从零手搓 ReAct 智能体：用 Python 实现 AI Agent 核心闭环（附完整代码）

在大模型应用爆发的当下，AI Agent（智能体） 已从理论概念走向实战落地 —— 它本质是具备 “环境感知 - 逻辑推理 - 自主执行” 能力的智能实体，接收复杂任务后无需人工干预，就能拆解步骤、调用工具完成目标。而在众多 Agent 架构中，ReAct 框架（融合 Reasoning 推理与 Acting 行动）凭借贴近人类思考的特性成为行业标杆：让大语言模型（LLM）在处理任务时，同步输出 “思考过程（Thought）” 与 “执行动作（Action）”，再根据外部工具反馈的结果（Observation）动态调整决策，最终生成精准答案。

本文将跳出复杂框架依赖，以 DeepLearning.AI 热门课程《AI Agents in LangGraph》的核心逻辑为蓝本，用基础 Python 代码拆解 ReAct Agent 的完整构建流程。不仅会实现 “推理 - 行动 - 观察” 的核心闭环，还会补充工具扩展技巧、异常处理方案与工程化优化思路，帮你从底层理解 Agent 工作原理，而非单纯复制粘贴代码 —— 无论你是零基础想入门大模型开发，还是程序员想拓展 AI 技能栈，这套实战方案都能让你快速掌握 Agent 开发核心，为高薪岗位竞争力加码。

1、环境搭建：从依赖安装到接口验证

当然在正式进入代码实战之前，我们还是要配置相关的环境的，我们可以通过以下代码来创建相关的conda环境并下载openai库。

conda create -n langgraph python=3.12 -y
conda activate langgraph
pip install openai

安装完成后，我们还需要配置大模型的调用接口。本次课程中，我使用的是 阿里云百炼平台提供的大语言模型 API。关于如何获取 api_key，我在前面的文章中已经详细介绍过，这里就不再赘述，具体可参考这篇文章：万字长文！手把手带你上手基于LangChain及Qwen大模型的开发与应用

拿到 api_key 后，我们可以通过以下代码进行测试，以验证大模型是否能够正常调用。如果运行后成功返回内容，说明接口配置无误，可以继续后续开发。

from openai import OpenAI
aliyun_api_key = '你的api_key'
client = OpenAI(
    api_key=aliyun_api_key,
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-max",
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': "你是谁？"}
    ]
)

# 打印完整回答内容
print(response.choices[0].message.content)

2、 Agent 搭建

2.1、 搭建思路

对于一个常见的ReAct框架的Agent，我们需要以下几个零部件：

• LLM 模型（大脑）：OpenAI、通义千问、Claude 等大语言模型。其作用是负责理解用户输入、组织推理逻辑、判断调用哪个工具、最后生成回答。它是整个 Agent 推理与决策的基础。
• Memory（记忆）：保存对话的上下文。其作用是记录用户的历史对话、身份信息、上下文等，让 Agent 在多轮对话中保持“记忆”。
• 工具（行动能力）：计算器、搜索器、数据库查询器等。其作用是帮助 Agent 执行它不能直接回答的任务，例如查天气、算数学题、提取表格数据等。
• Prompt 模板（思维方式）：如 ReAct 提示词。其作用是明确告诉模型“你要如何思考、如何调用工具、如何表达每一步的过程”。

总的来说，大模型是大脑，Prompt是思维方式，工具是行动能力，Memory是记忆系统。四者合力，才能构建出一个真正实用的 ReAct Agent。下面我们就来一步步的将这四部分内容进行完善，完成最初的前期准备工作。

2.2、 构建大脑及内部记忆

首先，我们需要构建一个支持 LLM 对话的类，用于与大语言模型进行交互，同时记录完整的对话信息，为后续循环调用做好准备。

import re
from openai import OpenAI
aliyun_api_key = '你的api_key'
client = OpenAI(
    api_key=aliyun_api_key,
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
class Agent:
    def __init__(self, system=""):
        self.system = system
        self.messages = []
        if self.system:
            self.messages.append({"role": "system", "content": system})

    def __call__(self, message):
        self.messages.append({"role": "user", "content": message})
        result = self.execute()
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
        return result

    def execute(self):
        response = client.chat.completions.create(
            model="qwen-max",
            messages=self.messages
        )
        return response.choices[0].message.content

我们可以一步步来看看这个 Agent 类具体实现了哪些功能。

首先，我们通过以下代码创建了一个 Agent 对象：

abot = Agent('你是一个乐于助人的机器人')

在创建这个对象的过程中，其实我们是将 '你是一个乐于助人的机器人' 作为参数传入了类的构造函数 __init__()，即：

class Agent:  
  def __init__(self, system='你是一个乐于助人的机器人'):

在构造函数中，我们通过 self.system 和 self.messages 定义了两个类的属性：

• self.system：保存系统提示词，也就是我们设定的大模型身份。
• self.messages：初始化一个空列表，用于保存整段对话的历史信息（包含 system、user、assistant 三类角色的内容）。
  bash

        self.system = '你是一个乐于助人的机器人'   
             self.messages = []

再然后就是把系统提示词加入到self.messages 的列表当中，即便是空的字符串也是需要加入进去的。

        if self.system:       
             self.messages.append({"role": "system", "content": '你是一个乐于助人的机器人'})

加入进去后，self.mesages就会变成下面这样把一条信息保存起来。

self.messages = [{"role": "system", "content": '你是一个乐于助人的机器人'}]

以上就完成了Agen这个类创建的前期准备工作了。当我们去调用这个类，也就是和我们刚刚创建好的abot 去对话，我们可以这样来完成：

result = abot("你是谁？")
print(result)

当我们使用 abot() 来传入信息时，其实是调用了 Agent 类中定义的 __call__() 方法，并将 '你是谁？' 作为 message 传入：

    def __call__(self, message='你是谁'):

然后下一步就是执行这个函数里的内容，第一步就是把这个信息传入到这个字典里，并且也是通过.append的方式添加到列表中。

        self.messages.append({"role": "user", "content": '你是谁'})

经过这样之后，我们的列表就会更新成下面这样。

self.messages = [{"role": "system", "content": '你是一个乐于助人的机器人'}, {"role": "user", "content": '你是谁'}]

再然后我们就是去执行一个函数self.execute() ，并将结果保存在变量result这里。

        result = self.execute()

这个函数其实就是Agent这个类里的第三个函数def execute(self): ，我们就是用的最普通的openai调用方法来获取回复，但是这里需要注意的是，我们传入给大模型的信息其实正是我们一直保存在self.messages的信息，所以大模型会基于我们的系统提示词和用户提示词给出对应的回复，比如这里的回复就应该是：我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫通义千问。。

def execute(self):
    response = client.chat.completions.create(
        model="qwen-max",
        messages=self.messages
    )
    return response.choices[0].message.content

最后保存大模型回复的信息也会以格式化的形式添加到self.messages 中，以作为聊天记录等待下一次的调用。完成一次聊天后，在self.messages 保存的聊天记录应该如下所示：

self.messages = [{"role": "system", "content": '你是一个乐于助人的机器人'}, {"role": "user", "content": '你是谁'},{"role": "assistant", "content": '我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫通义千问。'}]

通过这样的方式，我们不仅完成了一次完整的问答过程，还保留了整个对话的上下文，为后续多轮交互提供了基础。

2.3、 工具准备

Agent 的工具是指大语言模型在完成任务时可以调用的外部函数或服务，比如搜索引擎、计算器、数据库查询、文件读取等，它让模型不仅能“思考”，还能“行动”。通过这些工具，模型可以在无法直接回答的问题面前主动获取信息、执行代码或调用API，从而完成更复杂、更真实的智能任务。这种“思考+行动”的模式，是构建智能 Agent 系统的核心能力之一。

比如说我们可以设置两个小的工具来完成后续的Agent任务，第一个是计算器工具calculate(what) ，这是一个用于执行数学表达式的工具函数，能够接收一个字符串形式的表达式，并使用 Python 的 eval() 函数进行计算。

def calculate(what):
    return eval(what)

print(calculate("3 + 7 * 2"))   # 返回 17
print(calculate("10 / 4"))      # 返回 2.5

另外一个是狗狗体重查询工具average_dog_weight(name) ，该函数根据传入的狗的品种名称，返回该品种的平均体重信息。如果传入的品种不在预设列表中，则返回默认的平均体重信息。

def average_dog_weight(name):
    if name in"Scottish Terrier": 
        return("Scottish Terriers average 20 lbs")
    elif name in"Border Collie":
        return("a Border Collies average weight is 37 lbs")
    elif name in"Toy Poodle":
        return("a toy poodles average weight is 7 lbs")
    else:
        return("An average dog weights 50 lbs")

average_dog_weight("Scottish Terrier")  
# 返回 "Scottish Terriers average 20 lbs"
average_dog_weight("Labrador")          
# 返回 "An average dog weights 50 lbs"

最后我们可以把这两个工具注册到一起，并且还需要写入到提示词模版当中，那这样就可以让大模型知道有哪些工具可用，并且调用的时候使用什么样的格式。

known_actions = {
    "calculate": calculate,
    "average_dog_weight": average_dog_weight
}

2.4、 提示词模版

在完成工具准备并明确任务了以后，我们就可以开始来构建提示词模版了。这里所使用的提示词模版肯定不能是上面那种有用的助手那么简单，因为我们需要其能够实现思考、行动、暂停、观察这样一轮轮的步骤完成，因此这个提示词也是需要复杂一些。以下是这个任务所使用的提示词模版：

prompt = """
You run in a loop of Thought, Action, PAUSE, Observation.
At the end of the loop you output an Answer
Use Thought to describe your thoughts about the question you have been asked.
Use Action to run one of the actions available to you - then return PAUSE.
Observation will be the result of running those actions.

Your available actions are:

calculate:
e.g. calculate: 4 * 7 / 3
Runs a calculation and returns the number - uses Python so be sure to use floating point syntax if necessary

average_dog_weight:
e.g. average_dog_weight: Collie
returns average weight of a dog when given the breed

Example session:

Question: How much does a Bulldog weigh?
Thought: I should look the dogs weight using average_dog_weight
Action: average_dog_weight: Bulldog
PAUSE

You will be called again with this:

Observation: A Bulldog weights 51 lbs

You then output:

Answer: A bulldog weights 51 lbs
""".strip()

我们可以深入的来看看每一部分其具体是怎么实现的：

第一部分是定义大语言模型的行为流程，即模型需要按照 Thought → Action → PAUSE → Observation → Answer 的顺序来思考和回答问题。这种结构让模型像人一样，先思考，再行动，观察结果，最后得出结论，是 ReAct 智能体模式的核心逻辑。

You run in a loop of Thought, Action, PAUSE, Observation.
At the end of the loop you output an Answer

第二部分是解释各个关键结构，Thought 表示模型的思考过程，Action 用于调用工具，PAUSE 代表暂时停止以等待外部执行，Observation 是动作执行后的反馈信息。这一段为模型提供了清晰的格式指南，确保它知道每一步该怎么做。

Use Thought to describe your thoughts about the question you have been asked.
Use Action to run one of the actions available to you - then return PAUSE.
Observation will be the result of running those actions.

第三部分列出了当前模型可调用的两个工具，一个是 calculate 用于执行数学计算，一个是 average_dog_weight 用于查询狗的平均体重。每个工具都有调用示例和用途描述，明确告诉模型能干什么、怎么写，帮助它在需要时做出正确选择。

Your available actions are:

calculate:
e.g. calculate: 4 * 7 / 3
Runs a calculation and returns the number - uses Python so be sure to use floating point syntax if necessary

average_dog_weight:
e.g. average_dog_weight: Collie
returns average weight of a dog when given the breed

第四部分是示例演示，通过一个完整的例子（“Bulldog 的体重”）演示了整个流程如何运作，从用户提问，到模型思考、选择工具、接收观察结果，再到最终生成答案。这种 few-shot 示例起到了“教模型怎么做”的作用，帮助它快速学习并模仿。

Example session:

Question: How much does a Bulldog weigh?
Thought: I should look the dogs weight using average_dog_weight
Action: average_dog_weight: Bulldog
PAUSE

You will be called again with this:

Observation: A Bulldog weights 51 lbs

You then output:

Answer: A bulldog weights 51 lbs

所以这个提示词是一个典型的 ReAct 模式 Prompt，用于引导大语言模型按 “Thought → Action → Observation → Answer” 的流程进行多步推理。它定义了两个可调用工具（计算器与狗体重查询），并通过示例教会模型如何思考、选择工具、暂停等待执行结果，最终给出回答。整个提示结构清晰，逻辑合理，是构建工具增强型智能体的经典设计模板。基于这个提示词模版，大模型就能够照着示例来一步步完成我们想要其完成的任务。

3、 Agent 组装

当我们准备好了四部分Agent的组件后，我们就可以将其组装起来，实现真正的Agent流程了。具体的代码实现如下所示：

action_re = re.compile('^Action: (\w+): (.*)$')
def query(question, max_turns=5):
    i = 0
    bot = Agent(prompt)
    next_prompt = question
    while i < max_turns:
        i += 1
        result = bot(next_prompt)
        print(result)
        actions = [
            action_re.match(a) 
            for a in result.split('\n') 
            if action_re.match(a)
        ]
        if actions:
            # There is an action to run
            action, action_input = actions[0].groups()
            if action notin known_actions:
                raise Exception("Unknown action: {}: {}".format(action, action_input))
            print(" -- running {} {}".format(action, action_input))
            observation = known_actions[action](action_input)
            print("Observation:", observation)
            next_prompt = "Observation: {}".format(observation)
        else:
            return result

第一部分：正则表达式定义（识别 Action 行）

这一行是用 Python 的 re 模块预编译了一个正则表达式，用于匹配模型输出中的动作调用指令。

action_re = re.compile('^Action: (\w+): (.*)$')

正则表达式的含义是：

• ^Action: 表示必须以 Action: 开头
• (\w+) 匹配一个由字母、数字或下划线组成的字符串，用来捕获工具名
• : 是第二个冒号
• (.*) 匹配这一行剩下的所有内容，作为工具的输入参数
• $ 表示这一行的末尾

比如说以下的内容：

Action: calculate: 5 + 3
Action: average_dog_weight: Border Collie

就可以提取出：

• 工具名：如 calculate
• 参数内容：如 5 + 3

这在整个 ReAct 框架中起到了“解析模型指令”的作用，是连接 LLM 与工具函数的桥梁。

第二部分：函数定义和初始化 Agent

这是 query 函数的定义部分，它是整个“ReAct式推理对话”的主函数。

def query(question, max_turns=5):
    i = 0
    bot = Agent(prompt)
    next_prompt = question

函数参数说明：

• question 是用户输入的问题，比如：“我有两只狗，一只是 Border Collie，一只是 Scottish Terrier，它们的总重是多少？”
• max_turns 是最多允许模型推理的轮数，用于避免死循环

内部变量初始化：

• i = 0：轮次计数器，从第 0 轮开始
• bot = Agent(prompt)：实例化一个 Agent 对象，并加载前面写好的系统提示词 prompt，使得模型具备 ReAct 风格行为
• next_prompt = question：把用户问题作为第一轮对话的输入

这一部分的作用是准备好模型上下文、轮次计数器和初始输入内容，为后续的对话循环做准备。

第三部分：进入推理循环，每轮运行 Agent

这是 query() 函数的主循环体，每次循环代表一次推理轮次。

while i < max_turns:
    i += 1
    result = bot(next_prompt)
    print(result)

解释：

• 循环条件是轮数不能超过 max_turns ，这也就是前面所说的5轮。

• 每轮输入 next_prompt，一开始也是我们提问的问题，后面随着每一轮运行，内容不断增加

• result 是模型输出的完整文本，可能包含：

• • Thought: 模型的推理说明
  • Action: 工具调用请求
  • PAUSE 暂停符号（人为控制）
  • 或最终的 Answer: xxx

通过 print(result) 打印结果，让我们看到每一步模型做了什么，是非常常见的开发习惯。正式上线的时候可以去掉以提升速度。

第四部分：识别输出中是否包含 Action 调用指令

这段代码的目标是从模型输出中提取出 Action: xxx: yyy 的指令。

actions = [
    action_re.match(a) 
    for a in result.split('\n') 
    if action_re.match(a)
]

解释：

• result.split('\n') 将多行模型输出按行拆分为一个列表
• 对每一行使用正则表达式 action_re.match(a) 进行匹配
• 如果某一行符合格式 Action: 工具名: 参数，就会返回一个匹配对象（Match 对象）
• 把这些匹配对象组成一个列表 actions

这个部分的作用是：

• 分析模型的输出，看它有没有发出“我想调用哪个工具”的指令
• 如果有，就提取出来准备执行
• 如果没有，则说明模型已经准备好输出最终结果，不需要调用工具

第五部分：判断是否执行动作，并提取调用细节

这一段表示如果 actions 列表非空，说明找到了模型想执行的 Action。这个时候就取出第一个匹配项，并用 .groups() 方法获得两个内容：

• action：工具名称（如 calculate）
• action_input：参数内容（如 5 + 3）

if actions: 
 action, action_input = actions[0].groups()

注意这里只取第一个 Action，意味着如果模型一次输出多个动作，只会执行第一个。你可以扩展为多动作支持，但这个例子中是单轮单动作执行。

第六部分：检查工具是否合法并执行

这段是一个保护机制，确保模型调用的工具必须是在你定义的工具字典 known_actions 中注册过的。

 if action not in known_actions:
        raise Exception("Unknown action: {}: {}".format(action, action_input))

如果模型写错了工具名称，或者调用了你未定义的函数，这段代码就会抛出异常，终止程序，防止模型“乱调用”。

第七部分：实际执行工具函数，并获取 observation

当确保函数存在后，我们就可以实际的去执行这个函数并获取结果了。

   print(" -- running {} {}".format(action, action_input))
    observation = known_actions[action](action_input)
    print("Observation:", observation)

• known_actions[action] 表示从工具字典中取出对应的函数（如 calculate）
• (...) 表示调用这个函数，把 action_input 作为参数传进去
• 执行后得到的返回值就是 observation（观察结果）

比如说假如我们传入的是下面的内容：

action = "calculate"
action_input = "3 + 5"
observation = calculate("3 + 5")  # → 8

这个 observation 会作为反馈提供给模型，让它继续思考下一步。

第八部分：将 Observation 返回模型，形成闭环

这行代码的作用是把上一轮工具运行得到的结果包装成 Observation 格式，然后作为下一轮对话的输入内容。

    next_prompt = "Observation: {}".format(observation)

这样模型在下一次运行时就能“看到”之前工具的执行结果，形成 ReAct 模式中的“观察反馈”闭环。

第九部分：如果没有 Action，直接返回最终结果

如果这一轮模型输出中没有 Action，说明它认为已经有足够信息来给出最终回答了。

else:  
  return result

比如：

Answer: The total weight of your dogs is 57 lbs.

这时候就不再继续工具调用流程，直接返回这个结果作为最终输出。

4、 实际调用

在准备好整体的调用逻辑及工具后，我们可以通过调用函数开启我们手搓的Agent了！这里提出的问题就是：我有两只小狗，一只是border collie，另一只是scottish terrier，总共有多重：

question = """I have 2 dogs, a border collie and a scottish terrier. \
What is their combined weight"""
query(question)

我们可以通过query函数里print的内容在终端看到其中的变化：

Thought: I need to find the average weight of a Border Collie and a Scottish Terrier, then add them together to get their combined weight.
Action: average_dog_weight: Border Collie
PAUSE
 -- running average_dog_weight Border Collie
Observation: a Border Collies average weight is37 lbs
Thought: Now that I have the average weight of a Border Collie, I need to find the average weight of a Scottish Terrier.
Action: average_dog_weight: Scottish Terrier
PAUSE
 -- running average_dog_weight Scottish Terrier
Observation: Scottish Terriers average 20 lbs
Thought: I now have the average weights of both a Border Collie and a Scottish Terrier. I can now add these two weights together to find their combined weight.
Action: calculate: 37 + 20
PAUSE
 -- running calculate 37 + 20
Observation: 57
Answer: The combined weight of a Border Collie and a Scottish Terrier is57 lbs.

第一步：第一次 Thought + Action

从文本可以看出，模型先“想了想”：要得到总重，得先分别查两只狗的平均体重，再把它们加起来。然后决定先查 Border Collie 的体重，调用工具 average_dog_weight 。最后加上 PAUSE，意味着它希望系统先执行完工具再继续。

Thought: I need to find the average weight of a Border Collie and a Scottish Terrier, then add them together to get their combined weight.
Action: average_dog_weight: Border Collie
PAUSE

这里需要注意的是，运行result = bot(next_prompt) 后，这部分思考和行动的内容都会作为聊天记录保存在self.messages里了，这样可以帮助模型后续进一步完成任务。

第二步：系统执行 Border Collie 工具

停下后就开始进行行动（action）了，就是从known_actions 字典中调用 average_dog_weight("Border Collie")。可以得到结果 "a Border Collies average weight is 37 lbs"。最后系统把这个 observation 反馈给模型，让它继续推理。

-- running average_dog_weight Border Collie
Observation: a Border Collies average weight is 37 lbs

这个时候，observation会作为下一个提问传给模型，模型基于历史记录及这个观察进一步的完成任务，同样的，在历史里会把这个observation的信息作为user message传入self.messages。

第三步：模型继续推理下一步

在接收到观察的信息后，模型知道了第一只狗的体重。接着模型思考“我还需要第二只狗的体重”所以这一步它调用 average_dog_weight: Scottish Terrier 工具进一步进行调整。

Thought: Now that I have the average weight of a Border Collie, I need to find the average weight of a Scottish Terrier.
Action: average_dog_weight: Scottish Terrier
PAUSE

当然这个信息也回作为assistant回复的信息保存在self.messages 中。

第四步：系统执行第二个工具

在收到action指令后，系统继续调用工具函数：average_dog_weight("Scottish Terrier")。最后可以得到体重：20 lbs。然后系统再次将结果作为 Observation 反馈给模型。

-- running average_dog_weight Scottish Terrier
Observation: Scottish Terriers average 20 lbs

第五步：模型思考并调用加法工具

系统看到了我们已经找到了两个体重（37和20），所以模型决定 调用 calculate: 37 + 20 工具来进行计算。

Thought: I now have the average weights of both a Border Collie and a Scottish Terrier. I can now add these two weights together to find their combined weight.
Action: calculate: 37 + 20
PAUSE

第六步：系统执行加法工具

根据正则表达式的解析，系统调用 calculate("37 + 20") → eval("37 + 20") 得出 57。最后我们将把这个 Observation 返回给模型。

 -- running calculate 37 + 20
Observation: 57

最后一步：模型输出最终答案

最后模型输出一个Answer的答案内容，由于并没有输出Action的信息，因此整个推理链条闭环，任务结束。

Answer: The combined weight of a Border Collie and a Scottish Terrier is 57 lbs.

整体流程展示

阶段	模型行为	工具调用	Observation	下一步
1	思考需要两个体重	查 Border Collie	得到 37 lbs	去查第二只
2	查第二只狗的体重	查 Scottish Terrier	得到 20 lbs	开始计算
3	加法计算	calculate: 37 + 20	得到 57	给出最终答案

完整代码如下所示：

import re
from openai import OpenAI
aliyun_api_key = '你的api_key'
client = OpenAI(
    api_key=aliyun_api_key,
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

class Agent:
    def __init__(self, system=""):
        self.system = system
        self.messages = []
        if self.system:
            self.messages.append({"role": "system", "content": system})

    def __call__(self, message):
        self.messages.append({"role": "user", "content": message})
        result = self.execute()
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
        return result

    def execute(self):
        response = client.chat.completions.create(
            model="qwen-max",
            messages=self.messages
        )
        return response.choices[0].message.content

abot = Agent('你是一个乐于助人的机器人')
result = abot("你是谁？")
print(result)

prompt = """
You run in a loop of Thought, Action, PAUSE, Observation.
At the end of the loop you output an Answer
Use Thought to describe your thoughts about the question you have been asked.
Use Action to run one of the actions available to you - then return PAUSE.
Observation will be the result of running those actions.

Your available actions are:

calculate:
e.g. calculate: 4 * 7 / 3
Runs a calculation and returns the number - uses Python so be sure to use floating point syntax if necessary

average_dog_weight:
e.g. average_dog_weight: Collie
returns average weight of a dog when given the breed

Example session:

Question: How much does a Bulldog weigh?
Thought: I should look the dogs weight using average_dog_weight
Action: average_dog_weight: Bulldog
PAUSE

You will be called again with this:

Observation: A Bulldog weights 51 lbs

You then output:

Answer: A bulldog weights 51 lbs
""".strip()

def calculate(what):
    return eval(what)

def average_dog_weight(name):
    if name in"Scottish Terrier": 
        return("Scottish Terriers average 20 lbs")
    elif name in"Border Collie":
        return("a Border Collies average weight is 37 lbs")
    elif name in"Toy Poodle":
        return("a toy poodles average weight is 7 lbs")
    else:
        return("An average dog weights 50 lbs")

known_actions = {
    "calculate": calculate,
    "average_dog_weight": average_dog_weight
}

action_re = re.compile('^Action: (\w+): (.*)$')   # python regular expression to selection action
def query(question, max_turns=5):
    i = 0
    bot = Agent(prompt)
    next_prompt = question
    while i < max_turns:
        i += 1
        result = bot(next_prompt)
        print(result)
        actions = [
            action_re.match(a) 
            for a in result.split('\n') 
            if action_re.match(a)
        ]
        if actions:
            # There is an action to run
            action, action_input = actions[0].groups()
            if action notin known_actions:
                raise Exception("Unknown action: {}: {}".format(action, action_input))
            print(" -- running {} {}".format(action, action_input))
            observation = known_actions[action](action_input)
            print("Observation:", observation)
            next_prompt = "Observation: {}".format(observation)
        else:
            return result

question = """I have 2 dogs, a border collie and a scottish terrier. \
What is their combined weight"""
query(question)

5、 总结

虽然本节课我们构建的 Agent 还比较基础，但它已经完整地展示了一个智能体“思考-行动-观察-再思考”的核心闭环流程。随着任务复杂度的提升，我们无法仅靠手工控制流程来支撑更强大的 Agent 系统，可能我们需要一些成熟的 Agent 框架来实现我们的想法。

如今技术圈降薪裁员频频爆发，传统岗位大批缩水，相反AI相关技术岗疯狂扩招，薪资逆势上涨150%，大厂老板们甚至开出70-100W年薪，挖掘AI大模型人才！

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

具备AI能力的程序员，比传统开发高出不止一截！有的人早就转行AI方向，拿到百万年薪！👇🏻👇🏻

是不是也想抓住这次风口，但卡在 “入门无门”？

• 小白：想学大模型，却分不清 LLM、微调、部署，不知道从哪下手？
• 传统程序员：想转型，担心基础不够，找不到适配的学习路径？
• 求职党：备考大厂 AI 岗，资料零散杂乱，面试真题刷不完？

别再浪费时间踩坑！2025 年最新 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，不管你是想入门的小白，还是想转型的传统程序员，这份资料都能帮你少走 90% 的弯路

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

二、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

三、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

四、 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。

五、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

六、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。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】