本文用简洁语言定义AI Agent为“有目标、会思考、能自己调用工具干活”的AI以Deepseek和ChatGPT为例。文章详细介绍了Agent的核心能力记忆、自主规划、行动/工具调用及类型编程、个人助理、内容生成等。重点解析了ReAct推理行动和Plan-and-Execute规划执行两种运行模式对比了它们的响应时间、Token消耗及复杂任务处理能力强调选择需结合任务类型与场景。适合初学者了解AI Agent的基础知识。什么是AI Agent一句话定义AI Agent 有目标、会思考、能自己调用工具干活的 AI。 像我们平时使用比较多的的deepseek和chatgpt本质上是大语言模型聊天助手。而像豆包里面的AI智能体也算是轻量级 Agent还不是完全的AI Agent。比如智能体全能写作助手它可以称为智能体因为全能写作助手 专用任务型 Agent有目标写好文章有流程理解→结构→撰写→优化有使用工具能力多文体、模板、规则算 Agent但属于 低自治、固定流程、单任务 的 Agent不是那种 完全自主、动态规划、多工具、能闭环做事 的高阶 Agent完备AI Agent具备的核心能力记忆记住上下文、历史、设定知道 “刚才发生了什么”自主规划能自己拆解任务、定步骤、朝着目标推进而不是只被动回答行动/工具调用能做事、调用工具、输出结果完成真实任务Agent的类型编程Agent比如cursor、trae个人助理类型Agentopenclaw、copaw内容生成Agent比如ppt制作通用类型Agentmanus等等其中像manus属于云端Agentopenclaw属于本地AgentAgent的运行模式最广泛使用的ReAct模式Reasoning Acting最早在2022年提出论文地址https://arxiv.org/pdf/2210.03629理解了ReAct模式基本就是能深度理解Agent的运行原理了。其他的模式Reflexion、Plan-and-Execute都是 ReAct 的升级版。ReAct模式ReActReasoning Acting模式的核心在于让 Agent 在每一步先思考Reason再行动Act它不是直接输出答案而是生成一段带推理链的自然语言“思维过程”再据此决定是否调用工具、查询信息或生成最终响应。例如面对“上海今天气温多少”Agent 会先推理“需要实时天气数据 → 应调用天气API → 参数为‘上海’”再执行调用。这种“思考-行动”循环可多次迭代支持错误修正与多步协作。ReAct运行流程图ReAct能够自主规划执行任务的核心是Thought-Action-Observe循环。有时候在使用cursor或者trae进行编程的时候会发现进入了死循环一直在执行任务出不来就是陷入了这个Thought-Action-Observe循环了避免死循环的方式是定好循退出条件退出循环一般有三种条件任务结束正常退出循环次数超过设定的上限推出比如20次循环观察到的结果连续失败次数超过上限比如三次“平时使用vibe编程工具进入死循环的原因一般是第二种和第三种没有处理好逻辑。Plan-and-Execute 模式Plan-and-Execute模式采用先规划再执行的策略将任务分为两个明确的阶段规划阶段Planning分析任务目标拆分子任务制定执行计划执行阶段Execution按计划顺序执行子任务处理执行结果调整执行计划如需要Plan-and-Execute模式适用于步骤复杂的任务比如复杂的金融分析大型的项目代码开发。ReAct和Plan-and-Execute性能对比指标ReActPlan-and-Execute响应时间较快较慢Token 消耗中等较高复杂任务处理能力中等较强总结ReAct和Plan-and-Execute是当前最流行的Agent运行模式选择哪种模式需要结合要处理的任务类型和场景做选择也可以两种模式一起结合使用。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取