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如果你是一次性的对话,类似于 ChatGPT 的问答,那么普通推-20250913144902

宝玉xp • 7 月前 • 433 次点击  

2025-09-13 14:49

如果你是一次性的对话,类似于 ChatGPT 的问答,那么普通推理模型就好,如果需要调用工具和外部环境交互,需要有规划,那么你应该是 Agent 为中心,推理模型作为其中一个工具或者子 Agent 能力//@fengyjmax:既然模型在这对话、思考,还有agent方面各有侧重。那在设计一个助理的时候,是应该把一个agent能力强的模型作为一个中枢,然后在需要的时候去调用reasoning能力强的模型去做思考推理呢,还是反过来由思考能力强的作为中枢然后通过agent能力强的去调用工具?
如果你的 Agent 还要用 ReAct 框架(下面有解释)写 Prompt,那么要么说明你在用没有 Agent 能力的模型(比如 GPT-4o、Gemini 2.5 Pro),要么就是用错了。

因为有 Agent 能力的模型,比如 Claude 4 系列(包括前面的 Claude 3.7 和 GPT-5),是不需要通过 ReAct 提示词来激发 Agent 能力,只要提供正确的工具和合适的工具描述,就会自动的去规划、调用工具和完成任务。

如何用好工具可以参考这篇:Claude Code 为何如此强大?Anthropic 万字长文揭秘 AI Agent 工具开发五大“心法”

附录

什么是 ReAct?

ReAct 是 “Reasoning and Acting”(推理与行动)的缩写。它是一种先进的提示词框架,旨在让大语言模型(LLM)不再仅仅是根据已有知识直接生成答案,而是能像人一样,为了找到答案而主动地思考、规划并采取行动。

简单来说,ReAct 就是为AI的大脑植入了一个“思考-行动循环”的机制。在接收到你的问题后,AI会:

1. 思考(Thought): 首先,它会分析问题,并规划出解决问题的第一步。它会像自言自语一样,把自己的“内心想法”写出来。例如:“我需要先搜索一下关于《三体》作者的信息。”

2. 行动(Action): 接着,它会决定并执行一个具体的“动作”。这个动作通常是利用外部工具,比如调用一个搜索引擎、一个计算器,或者查询一个数据库。

3. 观察(Observation): 执行动作后,它会“看到”这个动作带来的结果。例如,搜索引擎返回了刘慈欣的百科页面摘要。

4. 重复循环: AI会根据观察到的新信息,进行下一步的“思考”,然后再次“行动”,再“观察”……如此循环往复,直到它认为已经收集到足够的信息来回答最初的问题为止。

举个例子,如果你问:“苹果公司昨天的收盘价是多少?”
- 思考: “用户在问苹果昨天的股价,我需要用金融查询工具来获取这个信息。”
- 行动: [调用金融API,查询“AAPL”昨天的收盘价]
- 观察: [API返回结果:175.04美元]
- 思考: “我已经获得了准确的股价,现在可以回答用户了。”
- 最终答案: “苹果公司昨天的收盘价是175.04美元。”
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