AI Agent 工作原理
理解 Agent 的工作原理，有助于我们更好地设计和优化智能体系统。本节将深入讲解 Agent 的执行循环和决策机制。
ReAct 模式
ReAct（Reasoning + Acting）是目前最流行的 Agent 执行模式，它将推理和行动交替进行：
Thought
思考当前状态和下一步行动
Action
执行具体的工具调用
Observation
观察执行结果
text ReAct 示例
用户: 帮我查询北京天气并给出穿衣建议
Thought: 用户需要北京的天气信息和穿衣建议
我需要先调用天气 API 获取数据
Action: get_weather("北京")
Observation: {"temp": 22, "condition": "晴朗", "humidity": 45%}
Thought: 已获取天气数据，温度22度，晴朗
现在需要根据天气给出穿衣建议
Action: generate_advice(temp=22, condition="晴朗")
Observation: "气温适宜，建议穿长袖T恤，可带薄外套"
Thought: 已生成穿衣建议，任务完成
Final Answer: 北京今天天气晴朗，气温22°C。
建议穿长袖T恤，可以带一件薄外套以备傍晚温差。执行循环
1
接收输入
Agent 接收用户的自然语言请求
2
理解意图
LLM 解析用户意图，提取关键信息
3
制定计划
将任务分解为可执行的步骤序列
4
执行行动
调用工具执行每个步骤
5
观察结果
分析执行结果，决定下一步
6
循环或结束
如果任务未完成，返回步骤3继续；否则返回最终结果
错误处理机制
Agent 具备自我纠错能力，当执行出错时会自动调整策略：
重试机制
遇到临时性错误（如网络超时），自动重试
备选方案
主工具失败时，尝试使用备选工具
计划调整
根据错误信息，重新规划执行路径
用户确认
无法自动解决时，询问用户获取更多信息