电子商务网站网站建设,医院网站建设山东,深圳市龙岗区建设局官网网站,东莞网站关键词优化哪家好年初火到现在、热度一直没降的OpenClaw#xff0c;给AI Agent打开了更大的想象空间。如果说2025是AI Agent智能体元年#xff0c;那2026大概率就是AI Agent真正走向商用化的起点#xff1b;而AI Agent要想商用落地#xff0c;前提就是先在各行各业的真实业务场景里跑起来。…年初火到现在、热度一直没降的OpenClaw给AI Agent打开了更大的想象空间。如果说2025是AI Agent智能体元年那2026大概率就是AI Agent真正走向商用化的起点而AI Agent要想商用落地前提就是先在各行各业的真实业务场景里跑起来。作为程序员/工程师我们平时想得更多的是怎么把AI Agent真正做出来、用起来。工程框架是做落地应用的基础选对框架也是架构师设计和实现AI Agent智能体时最先要搞定的事。Agent Reasoning Acting1.1 AI Agent 框架基础理论AI 智能体是使用 AI 来实现目标并代表用户完成任务的软件系统。其表现出了推理、规划和记忆能力并且具有一定的自主性能够自主学习、适应和做出决定。 ——Google Cloud关于AI Agent这里引用了Google Cloud的定义言简意赅。1ReAct 模式在当下AI Agent的相关理论里ReAct模式算得上是最基础、也最具代表性的一种。它是由Yao等人在2022年发表的论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中提出的核心思路就是把推理Reasoning和行动Acting结合到一起。我们都知道CoT主要是提升大语言模型LLM的推理能力但它有个明显短板没办法和外部世界交互也就得不到外部反馈没法进一步拓展自己的知识空间。而ReAct正好补上了这个不足。ReAct智能体的工作原理其实是一套循环迭代、不断更新的流程主要分为这三步推理Reasoning依托大语言模型LLM对当前任务状态做分析形成内部推理逻辑再确定下一步该做什么。核心思路就是大家常说的 CoTChain of Thought思维链。执行Acting按照上一步推理出来的结论去完成具体操作。比如查询信息、调用外部工具Function Tool、MCP、Shell 命令、代码执行等具体要依赖宿主机的执行环境和实际应用场景。观察Observation查看上一步操作的结果把得到的反馈用在下一轮思考里如果判断已经得到最终答案就直接整理并输出结果。2Plan-and-Execute 模式在2023年5月的时候Langchain团队参考了Lei Wang等人发表的《Plan-and-Solve Prompting》论文还有开源的BabyAGI Agent项目提出了Plan-and-Execute 模式。其中《Plan-and-Solve Prompting》的核心思路很简单就是让LLM先把完整的分步计划制定好再一步一步去执行而不是像ReAct那样边想边做、走一步看一步。再说说BabyAGI项目它是第一个火起来的任务驱动型自主Agent简单说就是实现了“生成任务列表→去执行→根据执行情况再规划”这样一个循环流程。Plan-and_Execute模式的核心就是先定好多步计划再逐步落地属于那种有固定结构的工作流程具体就是规划→任务1→任务2→任务3→总结比较适合那种比较复杂、而且各个任务之间关联明确的长期任务。不过它也有缺点就是太偏向固定的工作流程缺乏灵活调整的能力。3Reflection 模式最早系统地提出在Agent里加入反思这个概念的是Noah Shinn、Shunyu Yao没错就是ReAct的作者等人的《Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning》论文。这篇论文里提出了Reflexion框架核心就是不用更新权重而是靠语言反馈来强化语言Agent。简单说就是Agent会对任务的反馈信号进行口头反思然后把自己的反思内容存在情节记忆缓冲区里方便后续做决策的时候参考做得更好。除此之外Aman Madaan等人受到人类修改文本的方式启发在《Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback》论文里提出了一种叫Self-Refine的方法。这种方法就是通过反复的反馈和改进来提升LLM的初始输出。先让LLM给出一个输出结果然后根据这个结果给出反馈再反复优化。而且根据测试在所有评估的任务里Self-Refine方法平均能让任务性能提升大概20%。还有清华大学和微软联合发布的《CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive Critiquing》论文这种方法是结合外部工具比如搜索引擎、代码执行器来验证LLM的输出结果再根据验证的情况进行自我修正。这些里程碑式的论文都是Reflection模式的理论基础。现在主流的Agent框架虽然有各种不同的演绎和变形但都是在ReAct提出之后发展出来的扩展和补充Agent的核心实践还是离不开ReAct的核心逻辑——把推理和执行结合起来。1.2 主流 AI Agent 框架对比目前市面上主流的AI Agent框架主要有这些各有各的专长LangChain目前最成熟、使用最广的框架之一工具链和集成能力非常丰富能帮你快速搭建复杂的AI应用。支持各类大模型、向量数据库和工具调用文档齐全社区生态也很成熟。LlamaIndex主打数据索引和检索在RAG检索增强生成场景里表现尤其突出。文档处理、查询效率很高适合做知识密集型的AI应用。AutoGPT/AutoGen微软推出的多Agent协作框架支持多个智能体之间互相沟通、配合工作。能把复杂任务拆解执行处理更大型、更复杂的任务。CrewAI专注做“角色扮演型”Agent协作每个智能体都有清晰的角色和目标。非常适合模拟真实团队协作的业务场景。LangGraph由LangChain团队开发的状态图框架能实现更精细的流程控制。适合开发逻辑复杂、需要严格状态管理的Agent应用。Semantic Kernel微软推出的轻量级框架和Azure服务兼容性极好支持多种编程语言主打插件化设计。怎么选直接看建议想快速做出Agent原型优先选 LangChain做 RAG检索增强类应用强烈推荐 LlamaIndex业务是多Agent协同工作选 AutoGen 或 CrewAI天生就是为多智能体协作设计的需要复杂流程控制用 LangGraph通用性强基于状态管理的工作流更灵活工作环境是 .NET 生态搭配 Semantic Kernel最合适另外随着Anthropic的Claude Cowork这类通用Agent火起来现在很多基于通用Code Agent SDK开发的套壳Agent也开始流行起来。比如CodeBuddy团队就用自家CodeBuddy Agent SDK做出了WorkBuddy这类应用。这类Agent的核心亮点是能针对不同用户场景提供更友好的交互设计和更贴合实际的工作流解决方案。1.3 AI Agent 框架核心说起Agent应用的发展与落地有一款产品绝对绕不开——AI初创公司Monica推出的C端产品Manus。它的一夜爆火直接把Agent从技术圈推向了普通大众视野。在人机交互上Manus第一次模糊画出了Agent应用的交互雏形。这就像当年键盘鼠标的诞生、第一代iPhone的发布回头看都是划时代的变革。在工程实践上Manus更是走在了行业前面当年MCP技术大火时Manus首席科学家Peak直接在社交平台表态Actually, Manus doesn’t use MCP。短短4个月后2025年7月Manus官方工程博客发布《AI Agent的上下文工程构建Manus的经验教训》公开了关键技术路线放弃微调Fine-tuning专注在通用大模型基础上深耕上下文工程Context Engineering其中最核心的一条经验就是用文件系统做上下文。仅仅过了3个月2025年10月Anthropic推出Claude Skills“用文件系统作为上下文”的思路直接火遍整个行业成为公认的主流方向。而那句Actually, Manus doesn’t use MCP其实还有后半句inspired by CodeAct。CodeAct是一套经典的Agent设计架构源自UIUC王星尧博士2024年初的论文《Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents》。它的核心观点很简单让LLM Agent生成可执行Python代码统一行动空间。这意味着Agent不只靠Function Call、MCP完成任务直接写代码执行效果反而更好。到了2025年11月Anthropic官方博客也发文《Code execution with MCP: Building more efficient agents》提出把MCP服务器当成代码API让Agent自己写代码与之交互实现按需加载、更高效利用上下文。这和CodeAct的思路完全一致也印证了Shunyu Yao的那句名言人类最重要的能力是手AI最重要的能力可能是代码。从Manus的发展轨迹我们能清晰总结出当下Agent工程的两大行业共识\1. 用文件系统做上下文用文件存储Agent长期记忆比如OpenClaw的SOUL.md/TOOLS.md/MEMORY.md等方案已成标配。\2.编程是通用解题方案AI最擅长用代码解决问题——提出问题→生成代码→执行代码→循环迭代→直到解决问题。如今主流Agent框架已经从传统ReAct模式慢慢融合进CodeAct模式但推理执行的核心逻辑始终没变。在工程层面来说推理本质就是LLM Call执行本质则是Tools Call代码可认为是Tools的一种而连接这二者的上下文工程Context Engineering则是Agent框架的核心。