Agent是围绕大语言模型构建的任务执行系统通过记忆机制整合历史信息利用工具调用和循环机制实现多步任务处理。本文详细解析了Agent如何让LLM“记住”对话感知并操作外部世界适合想要了解大模型进阶应用的开发者学习。内容摘要1、Agent 是围绕大语言模型搭建的任务执行系统。2、所谓“记忆”本质上是把历史信息重新组织进当前上下文。3、工具调用和循环机制让模型能在多步任务中查、做、再回答。全文约 1465 字阅读时间约 3 分钟。很多人第一次接触 agent会觉得它像是一种比聊天机器人更高级的 AI。准确地说agent 不是模型而是围绕大语言模型搭建的一套任务执行系统[1]。它不仅能回答问题还能保存状态、调用工具并在多步过程中持续推进任务直到任务完成。01记忆让 LLM 记住对话从最底层看LLM 本质是一个函数根据输入进行输出并不像人一样有记忆每一次文本生成请求本身是独立的。但是当我们在网页上和模型对话的时候模型似乎记住了之前的聊天内容那么模型是如何实现“记忆”的呢。答案就是每次发送给大模型消息的时候并不是只发送当前的问题而是有一个外部程序在管理对话它会把历史信息保存下来并在下一轮再次提供给模型。这个外部系统通常被称为agent。这就引出了“上下文”这个概念。所谓上下文就是这一次真正送进模型的全部信息比如系统说明、用户问题、历史对话、检索到的资料以及工具返回的结果。所谓“记忆”本质上就是系统在需要的时候把过去的重要信息重新放回当前上下文。举个例子你先把一份会议记录交给系统让它总结内容之后你再问“请问会议时间是什么”。你这次提出的问题会被agent 整理起来和前面的历史对话一并交给 LLM再让 LLM 生成答案。正因为有agent 将历史信息整理发送给模型模型就表现得像“记住了”会议记录。图 1Agent 通过上下文管理把历史信息重新放入当前问题让模型表现出“记忆”。02工具让 LLM 感知和操作外界只有记忆还不够因为模型本身并不能直接接触外部世界。它不知道实时天气也不能自己去发邮件、查数据库或搜索网页。因此如果你向大模型提问今天上海的天气大模型大概率会回复“抱歉我无法获得实时天气信息”。要让它获得这些能力需要给它接上“工具”。工具可以理解成系统额外挂给模型的外部能力查询天气、检索文档、搜索网页、执行代码甚至操作其他服务。工具的使用过程通常是这样的系统先把可用工具及其参数格式告诉模型模型判断是否需要调用工具如果需要它会输出一个工具调用请求然后由外部程序真正执行这个工具再把执行结果返回给模型最后模型根据结果生成对用户的回答。也就是说真正动手调用工具的是外部系统模型负责的是“决定何时调用、调用什么、传什么参数”。下面图片详细展示了当用户咨询天气时信息流动的全过程。这里涉及到四个主题用户agent大模型和工具。用户发出问题上海的天气。Agent收到问题后将当前所有的工具包括天气查询工具计算器工具以及问题打包发送给LLM。LLM收到Agent传来的信息告诉Agent需要调用天气查询工具然后Agent将查询结果以及之前的历史信息一并送给LLM然后LLM返回问题答案如此答案才通过Agent返回给用户。图 2用户、Agent、大模型与天气查询工具之间的信息流动。本案例中只使用了查询天气的工具如果包含多个工具或者任务更复杂这一过程会反复发生系统会基于当前上下文生成下一步动作例如调用工具执行后再将结果加入上下文继续生成后续步骤。这种迭代过程就是 agent 的循环。由此就组成了最简单的agent 系统包括LLM记忆工具循环让模型不只是“说”还能够在多步任务中“查、做、再回答”。再往后发展人们又提出了不少增强 agent 能力的技术。比如上下文管理用来解决对话太长、信息太杂的问题RAG 让系统可以先从外部知识库中检索资料再交给模型生成答案ReAct 让模型以推理与行动交替的方式推进任务MCP 则提供了一种把 AI 应用标准化连接到外部工具和数据源的方法。通过这些技术agent 被进一步完备从而能够完成更加复杂的任务进行更加长时间的自主运行。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