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第15章 Agent 智能体：AI 自己会思考了
15.1 什么是 Agent
15.1.1 Agent vs 普通 LLM 调用
普通 LLM 调用：
用户提问 → LLM 回答 → 结束（一问一答）
Agent：
用户提问 → LLM 思考 → 调用工具 → 观察结果 → 继续思考 → 调用工具 → ... → 最终回答
（自主循环，直到任务完成）
核心区别：Agent 有"自主决策"能力，能决定下一步做什么
15.1.2 Agent 架构模式
三种主流架构：
1. ReAct（Reasoning + Acting）
思考 → 行动 → 观察 → 思考 → 行动 → ...
适合：通用任务，工具调用场景
2. Plan-and-Execute
先制定完整计划 → 逐步执行 → 根据结果调整计划
适合：复杂多步骤任务
3. Reflexion
执行 → 反思 → 改进 → 重新执行
适合：需要自我纠错的场景
15.1.3 深入理解：ReAct 的底层机制
ReAct 是目前最主流的 Agent 架构，理解它的底层机制是理解所有 Agent 的基础。
ReAct 的核心思想来自一篇论文（Yao et al., 2022）：
让 LLM 交替进行"推理"（Reasoning）和"行动"（Acting），
而不是一步到位给出答案。
为什么这样做有效？
- 纯推理（Chain-of-Thought）：LLM 只靠自己想，容易幻觉
- 纯行动（直接调工具）：没有思考过程，不知道该调什么工具
- ReAct：先想清楚要做什么（Thought），再去做（Action），
看到结果后再想下一步（Observation → Thought），形成闭环
这就像一个人解决问题的自然过程：
"我需要查天气"（思考）→ 打开天气App（行动）→ 看到28°C晴（观察）
→ "天气不错，再查下航班"（思考）→ 打开携程（行动）→ ...
ReAct 在底层是怎么实现的？答案是：Prompt 工程 + Function Calling 的循环。
第一轮 Prompt（系统指令 + 用户问题 + 工具列表）：
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ System: 你是一个助手。你可以使用以下工具： │
│ - getWeather(city): 查询城市天气 │
│ - searchFlight(from, to, date): 搜索航班 │
│ 请按照以下格式思考和行动： │
│ Thought: 我需要做什么 │
│ Action: 调用什么工具 │
│ Observation: 工具返回了什么 │
│ ... (重复直到任务完成) │
│ Final Answer: 最终回答 │
│ │
│ User: 帮我查下明天北京天气和去上海的航班 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
LLM 第一轮输出：
Thought: 用户需要天气和航班信息，先查天气
Action: getWeather({"city": "北京"})
→ Spring AI 拦截 tool_call，执行函数，把结果作为 Observation 追加到消息列表
第二轮 Prompt（追加了上一轮的 Action + Observation）：
... 之前的消息 ...
Assistant: [tool_call: getWeather({"city":"北京"})]
Tool: {"temperature": 28, "description": "晴"}
LLM 第二轮输出：
Thought: 天气查到了，接下来查航班
Action: searchFlight({"from":"北京","to":"上海","date":"2026-03-31"})
→ 再次执行函数...
第三轮：
Thought: 信息都齐了，可以回答了
Final Answer: 北京明天晴，28°C。推荐 MU5678 航班...
关键认知：
1. Agent 的"思考"不是什么神秘的东西，就是 LLM 生成的文本
2. Agent 的"循环"就是多轮 Function Calling
3. Agent 的"自主决策"就是 LLM 根据 Prompt 中的指令和历史上下文，
决定下一步调什么工具或者直接给出最终答案
4. maxIterations 限制是必须的——LLM 可能陷入死循环（反复调同一个工具）
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