第 9 讲:Agent Loop:观察、思考、行动、反馈
2026/7/1 17:25:06 网站建设 项目流程

这一讲解决什么问题

从这一讲开始,我们进入第三篇:

单 Agent 实现篇

前面第 5 到第 8 讲,我们已经完成了 LLM 应用的基础能力:

  1. 会组织 Prompt、上下文、Token 和模型参数
  2. 理解一次 LLM 调用的完整工程链路
  3. 能让模型输出结构化结果,并做校验
  4. 理解 Function Calling / Tool Calling 的基本流程

这些能力是 Agent 的基础,但它们还不是完整 Agent。

为什么?

因为一次 Tool Calling 通常只代表一次动作。

例如:

用户:帮我查一下 order-service 最近 10 分钟的 timeout 日志。 模型:调用 query_service_logs 工具。 系统:执行工具并返回日志结果。 模型:总结结果。

这个流程很有用,但它只完成了一次工具调用。

真正的 Agent 往往需要持续推进任务。

例如用户说:

帮我分析 order-service 最近超时的原因。

这不是查一次日志就一定能解决的问题。

Agent 可能

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