注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

GPT多模态大模型与AI Agent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】

文章目录

GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列八
- 主流大模型Agent框架 AutoGPT详解
- - 更多技术内容
总结

GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列八

主流大模型Agent框架 AutoGPT详解

8.2主流大模型Agent框架
随着人工智能技术的飞速发展，大模型Agent框架已经成为了实现高效、智能任务处理的关键技术之一。这些框架通过集成先进的自然语言处理、机器学习及深度学习技术，赋予Agent强大的智能处理能力和广泛的应用场景。这些框架不仅具备出色的任务处理能力，还能够根据具体需求进行自适应调整，实现高效、准确的智能代理服务。接下来将深入剖析这些主流大模型Agent框架的原理、特点及应用。
8.2.1 AutoGPT
AutoGPT是一个创新的开源AI项目，它融合GPT-4与GPT-3.5技术，能够接收单一指令后自主执行复杂任务直至达成目标。与ChatGPT不同，AutoGPT不依赖多轮交互，能自我生成大模型提示词并利用网络资源、Python脚本等工具解决问题。其核心优势包括：
（1）自主信息搜索与处理：通过互联网获取并分析信息。
（2）文本生成与创作：创作文本、代码、艺术作品等。
（3）内存管理：具备长期和短期记忆，促进任务连续性和改进。
（4）插件及函数调用扩展性：支持附加功能和集成，增强适应性和功能性。
AutoGPT的工作流程围绕需求接收、自主执行与结果反馈展开，利用大模型理解任务需求，执行多样化操作，并在执行过程中不断学习与优化。该框架不仅限于文本生成，还能应用于自动化写作、智能客服、知识问答等多个场景，展现其作为自主人工智能的强大潜力和广泛应用前景。AutoGPT的出现标志着向完全自治AI系统迈出的重要一步，预示着AI领域的重大进步和未来趋势。AutoGPT可以拆分大模型、任务规划、记忆、以及工具使用的集合，接下深入讲解。
1.Agent初始化
在AutoGPT执行任务之前，需要先初始化Agent。这个Agent实际上定义了GPT-4的身份和它应该追求的目标。初始化Agent在系统中扮演着至关重要的角色，它就像一个向导和决策者，为AutoGPT的行为设定方向和目标。通过初始化Agent，可以明确GPT-4的身份特征、任务边界以及期望达成的结果，确保其行动既有序又有意义。在初始化阶段，AutoGPT会进行一系列设置和准备工作。这包括加载必要的模型参数、创建适宜的上下文环境，并为系统提供初始输入。通过这个初始化步骤，AutoGPT能够在循环序列开始之前进入待命状态，确保后续的循环步骤能够顺畅进行。初始化Agent是整个循环过程的关键一环，它为后续步骤提供了一个稳固的出发点。通过精心设计和精确的初始化，AutoGPT能够在每个循环周期中更好地理解和模拟自主行为，从而生成更加精准和逻辑性强的输出。这个初始化步骤为AutoGPT的整体性能和效果打下了坚实的基础，为其在各个领域的应用提供了强有力的支持。
2.任务规划
在处理复杂任务时，智能体必须将任务拆分成多个子步骤，并进行周密的规划。任务分解和自我反思是实现这一目标的两个关键机制。任务分解依赖于思维链技术，这种方法显著提升了模型解决复杂问题的能力。通过“逐步思考”，模型能够利用更多的测试时计算资源，将任务细分为更小、更易于管理的子任务，并能清晰地展示其思考过程。类似的技术还包括思维树等。另一种独特的任务分解方法是大模型+规划，它结合了外部经典规划器进行长远规划。这种方法通过规划域定义语言作为中介，来描述规划问题。这种利用外部工具进行规划的方法在某些机器人环境中较为常见，但在其他领域则不那么普遍。自我反思赋予自主智能体能力去审视并优化过往的决策，修正之前的错误，进而实现不断的迭代和提升。ReAct作为Auto-GPT的任务规划核心组件，巧妙地将推理与行动融合在一起，以产生有效的结果。ReAct（Reasoning and Acting）是一种融合了推理与行动机制的人工智能范式，它通过增强语言模型的能力，使模型不仅能够执行任务，还能在执行过程中动态地推理和调整策略。这项技术核心在于如何让AI智能体通过边行动边思考的模式，更高效地解决复杂问题。
1）工作原理
ReAct框架的核心在于智能体的每个决策步骤都包含了思考（Thought）、行动（Act）和观察（Obs）三个阶段。这一流程模仿了人类在解决问题时的思考逻辑，即先思考当前情况，决定下一步行动，然后根据行动结果进行下一步的推理与决策。
（1）思考：智能体基于当前上下文进行推理，明确自己的目标和下一步的策略，这一步骤相当于内部的计划和策略形成。
（2）行动：基于思考结果，智能体执行对外部环境或信息源的指令，比如进行搜索查询、移动物体等。
（3）观察：智能体接收并处理行动产生的结果，这些反馈成为下一轮思考的依据。
在处理具体任务时，ReAct框架的优势尤为明显。例如，当要求智能体找到除Apple Remote外控制Apple TV的设备时，传统方法可能直接给出错误答案，而ReAct框架下的智能体会逐步推理，从搜索Apple Remote开始，通过观察和思考，最终推断出键盘功能键也是可行的控制设备。同样，在执行将胡椒瓶放置到抽屉上的任务时，ReAct模式通过边行动边观察边推理，有效地避免了盲目行动导致的失败，成功完成了任务。从数学和算法层面看，ReAct扩展了智能体的行动空间，增加了语言空间，使得智能体能够执行思考或推理痕迹，这些思考虽然不直接影响外界，但能更新上下文信息，指导后续的推理和行动。这一机制特别适用于需要复杂推理任务，比如知识密集型的问答和事实验证。
2）ReAct技术特点与优势
与传统的标准提示、思维链和仅行动提示相比，ReAct提供了更全面的问题解决框架。它不仅能够进行精细推理，还能根据环境反馈动态调整策略，这在处理知识密集型推理任务时尤为重要。ReAct与自一致性思维连（Chain-of-Thought-Self-Consistency，CoT-SC）的结合，更是展现了互补优势，确保了模型在不同情况下的高效表现。CoT-SC是对CoT方法的改进，相比于CoT只进行一次采样回答，SC采用了多次采样的思想，最终选择Consistent的回答作为最终答案。SC的成立的基础是一个复杂的推理问题可以采用多种不同的方式进行解决，最终都可以得到正确答案。人类思考同一个问题可能会有不同的思路，但是最后可能得到相同的结论。可以理解为“一题多解”“条条大路通罗马”。SC相比于CoT性能进一步得到了更大的提升。ReAct的特性包括直观易用、高度通用性与灵活性、强大的泛化能力，以及与人类对齐的可解释性与可控性。通过在大模型中集成决策与推理能力，ReAct不仅简化了智能体的设计，还提高了其在多领域任务中的表现，包括问答、事实验证、游戏和网络导航等。ReAct通过整合推理与行动，为大模型提供了更高级别的认知能力，不仅提升了模型在复杂任务中的表现，也为未来通用人工智能发展奠定了重要的基础框架。它强调了内外知识的结合，即模型内在推理能力和外部环境交互的互补性，这对于推动AI技术的进步，尤其是在需要理解、决策与执行复杂任务的应用场景中，具有深远的意义。通过合理设计智能体的Prompt，结合ReAct与CoT-SC策略的智能切换，可以最大化提升模型在知识密集型推理任务上的效果。
3.记忆
AutoGPT的记忆模块是其核心组成部分之一，负责存储和管理在执行过程中产生的所有历史信息和记忆。该模块采用了一种独特的策略来组织和利用这些记忆，以便在有限的Token内，通过Prompt Loop（一种循环提问和回答的过程）更高效地逼近任务的完成。AutoGPT可以通过与向量数据库集成，来保留上下文并做出更加明智的决策，就像是给机器人配备长时记忆，记住过去的经历，而实际上AutoGPT通过写入和读取数据库、文件，来管理短期和长期内存。AutoGPT使用了OpenAI的Embedding API，根据GPT文本输出创建Embedding，可以使用的向量存储服务有本地存储、Pinecone、Redis和Milvus。
5.工具使用
AutoGPT的工具使用（Tool Use，TU）模块是其核心功能之一，它允许AutoGPT与各种软件和在线服务进行交互，以实现更广泛的功能和应用。这个模块使得AutoGPT具备了执行特定任务的能力，例如使用Google搜索引擎查找信息、编写和执行脚本来完成自动化任务等。Tool Use模块的工作原理是通过调用ChatGPT接口来获得每个子任务的执行命令。当ChatGPT接口返回的命令涉及到特定工具或服务使用时，Tool Use模块就会被激活。例如，如果ChatGPT建议进行网络搜索以获取更多信息，Tool Use模块就会启动相应的搜索操作；或者在需要执行某个脚本以进一步接近目标时，该模块会负责调用和运行所需的脚本。
Tool Use模块的工作流程通常涉及以下几个步骤：
（1）命令解析：首先，Tool Use模块会对ChatGPT接口返回的命令进行解析，以确定需要使用的工具或服务类型。这可能包括网络搜索、数据库查询、文件操作等。
（2）工具选择：根据解析出的命令类型，Tool Use模块会选择合适的工具或服务来进行操作。例如，如果需要执行网络搜索，模块会选择Google搜索引擎；如果需要执行脚本，模块会选择适合的脚本语言和运行环境。
（3）参数设置：在选择工具或服务后，Tool Use模块会根据命令的具体要求设置相应的参数。这些参数可能包括搜索关键词、脚本代码、文件路径等。
（4）执行操作：设置好参数后，Tool Use模块会启动所选工具或服务，执行相应的操作。这可能涉及到发送HTTP请求、运行脚本代码、读写文件等。
（5）结果收集：在执行操作的过程中，Tool Use模块会实时收集操作的结果。这可能包括搜索到的网页内容、脚本执行输出的数据、文件读写的状态等。
（6）结果反馈：最后，Tool Use模块会将操作的结果反馈回ChatGPT接口，以便于智能体继续下一步的决策过程。
在整个过程中，Tool Use模块的高效运作依赖于其强大的异步处理能力。这意味着，即使在执行一项任务的同时，Tool Use模块也能处理来自ChatGPT的其他命令，从而确保AutoGPT能够高效地处理多个并发任务。此外，Tool Use模块还具备错误处理机制，能够在遇到异常情况时及时捕获和处理错误，保证AutoGPT的稳定运行。这可能包括网络请求失败、脚本执行异常、文件读写权限不足等情况。值得一提的是，Tool Use模块的设计考虑到了安全性和隐私保护。在执行涉及敏感信息的任务时，模块会采取额外的安全措施，如加密传输、匿名化处理等，以确保用户数据和隐私的安全。
综上所述，Tool Use模块是AutoGPT自主执行任务的关键，它使得AutoGPT能够不仅仅局限于文本生成，而是扩展到了实际的工具使用和任务执行层面，极大地增强了AutoGPT的实用性和灵活性。
6.整体工作流程
AutoGPT是一个先进的自主决策引擎，具有主循环机制，用于精确建模和模拟自主行为。它通过不断迭代和自我学习，模仿人类思维方式，生成逼真且有逻辑的文本。AutoGPT的工作流程围绕五个核心阶段：First Prompt、Propose Action、Execute Action、Embed Data和Vector Database。这种循环机制使AutoGPT能持续学习和优化，提升自主行为建模能力，适应不同场景和需求，做出相应决策，提供高质量、智能化输出。
1）First Prompt
在AutoGPT的循环序列第一步First Prompt中，根据当前状态和环境生成触发操作的提示，指示下一步应执行的操作。First Prompt包含三个重要组成部分：
（1）System Prompt：System Prompt是GPT-4理解和执行任务的关键，它为GPT-4提供了背景，有助于其记住应遵循的某些准则。该组件充当基础，定义GPT-4可用的命令和能力边界，确保响应符合预期目的。System Prompt包括初始化代理的目标和描述、应遵守的约束条件、可用命令、有权访问的资源、评估步骤以及有效JSON输出的示例等几个部分。
（2）Summary：Summary组件是AutoGPT理解任务和做出决策的关键，提供了任务的上下文和关键信息，帮助AutoGPT理解任务的目标和要求。它可以手动编写或自动生成，选择方式取决于任务复杂性和准确性要求。在实际业务场景中，应根据任务具体情况选择合适的编写方式。
（3）Call to Action：Action组件向GPT-4提出直接问题，寻求其针对给定提示使用最合适的命令的决定。它帮助AutoGPT明确任务目标，做出正确决策。编写时应满足明确、完整、简洁等特性，以提高效果，帮助AutoGPT更好地理解任务并做出决策。
2）Propose Action
在Propose Action步骤中，AutoGPT根据定义的提示全面理解分析任务，并提出最佳决策和具体操作方案。此步骤主要涉及六个独立的子步骤，描述了一种称为推理和行动（ReACT）提示格式的方法。以下是对每个子步骤的更详细描述，具体如下：
（1）Thoughts：生成与情境相关的想法或概念。
（2）Reasoning：对情境进行推理，分析、解释或得出结论。
（3）Plan：提出解决情境或问题的行动计划或策略。
（4）Criticism：批评或评估先前的想法、推理或计划。
（5）Speak：提出具体的行动或建议应对情境。
（6）Action：描述执行行动的细节和步骤。
ReACT框架模拟人类思考过程，提高GPT-4的准确性和推理能力，引领AI创新。
3）Execute Action
Execute Action是在理解任务并做出决策后，执行任务的具体操作，包括以下步骤：
（1）获取操作参数：通过提示、用户输入或模型推理获取执行操作所需的信息。
（2）生成操作计划：根据操作参数制定具体执行步骤的计划，可通过规则、算法或模型学习生成。
（3）实施操作计划：通过调用外部系统、执行代码或模型自身操作执行计划。
（4）评估反馈结果：通过人工评估、自动评估或模型自身评估操作结果。
AutoGPT的自主性与拥有的工具数量密切相关，拥有更多工具意味着更高的自主性。
4）Embed Data
Embed Data步骤是AutoGPT在处理任务前，将输入数据转化为模型可处理格式的过程。这包括三个主要步骤：
（1）数据重构：对输入数据进行清理、整理和转换，以适应模型处理需求。
（2）特征提取：从数据中提取可供模型处理的信息，如文本中的单词、词组或句子。
（3）特征编码：将提取的特征编码成模型能理解的序列形式，如使用词嵌入技术将单词转换为向量表示。
这一过程使模型能更好地理解和处理各种任务和数据，从而提高其在文本分类、生成和理解等应用场景中的性能。
5）Vector Database
AutoGPT使用向量数据库（如Pinecone）存储Embed Data，以实现快速检索和相似度搜索。
7.安装部署实践
AutoGPT支持基于Linux、Mac和Windows系统。如果是Windows系统，需要安装WSL。克隆仓库，需要安装Git。运行git clone命令，克隆AutoGPT项目到本地。进入到项目代码根目录下，创建Agent，使用命令./run agent create YOUR_AGENT_NAME，其中YOUR_AGENT_NAME应替换为自定义的名称。创建完代理后，就可以运行Agent了，使用命令./run agent start YOUR_AGENT_NAME启动您的代理。然后可以通过http://localhost:8000/浏览器访问，需要使用Google账户或GitHub账户登录。登录后，将看到下面这个页面，如图7-1所示。
在这里插入图片描述

图7-1　AutoGPT首页截图
页面左侧是任务历史，右侧是发送任务给代理的“聊天”窗口。完成与Agent的工作，或者只是需要重启它时，使用Ctrl-C结束会话，然后可以重新运行启动命令。
如果遇到问题并希望确保代理已经停止，可以使用命令./run agent stop，该命令将杀死使用端口8000的进程。AutoGPT最新版本还在持续优化，功能越来越强大。

总结

此文章有对应的配套新书教材和视频：

【配套新书教材】
《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）是一本2025年清华大学出版社出版的图书，作者是陈敬雷，本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。
全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。
本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。

【配套视频】

GPT多模态大模型与AI Agent智能体书籍本章配套视频 - 第1章大模型技术原理【陈敬雷】
视频特色： 前沿技术深度解析，把握行业脉搏
揭秘 DeepSeek、Sora、GPT-4 等多模态大模型的技术底层逻辑，详解 Transformer 架构如何突破传统神经网络局限，实现长距离依赖捕捉与跨模态信息融合。
对比编码预训练（BERT）、解码预训练（GPT 系列）及编解码架构（BART、T5）的技术差异，掌握大模型从 “理解” 到 “生成” 的核心逻辑。
实战驱动，掌握大模型开发全流程
提示学习与指令微调：通过 Zero-shot、Few-shot 等案例，演示如何用提示词激活大模型潜能，结合 LoRA 轻量化微调技术，实现广告生成、文本摘要等场景落地（附 ChatGLM3-6B 微调实战代码）。
人类反馈强化学习（RLHF）：拆解 PPO 算法原理，通过智谱 AI 等案例，掌握如何用人类偏好优化模型输出，提升对话系统的安全性与实用性。
智能涌现与 AGI 前瞻，抢占技术高地
解析大模型 “智能涌现” 现象（如上下文学习、思维链推理），理解为何参数规模突破阈值后，模型能实现从 “量变” 到 “质变” 的能力跃升。
前瞻通用人工智能（AGI）发展趋势，探讨多模态模型（如 Sora）如何推动 AI 从 “单一任务” 向 “类人智能” 进化，提前布局未来技术赛道。

上一篇：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》系列一》大模型技术原理 - 大模型技术的起源、思想
下一篇：DeepSeek大模型技术系列五》DeepSeek大模型基础设施全解析：支撑万亿参数模型的幕后英雄