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智能体(Agent)是怎么知道什么时候要调用 Tool 的?

发布日期:2025-07-04 14:11:28 浏览次数: 1548
作者:卷心菜ai

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揭秘智能体如何智能决策:何时调用工具,何时自行回答?核心机制解析让你彻底理解Agent的工作流程。

核心内容:
1. Agent的核心机制:LLM负责思考,Tool负责执行的循环过程
2. 详细拆解LangChain Agent的6步运行流程
3. 实际案例展示从问题到工具调用再到最终答案的完整决策链

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Agent 是怎么知道 “要不要调用 Tool” 的?它是在什么时候决定用 Tool,什么时候自己回答的?

Agent 的核心机制就是:

大模型(LLM)负责“思考”,Tool 负责“执行”

换句话说: Agent = 一种“思考 → 工具调用 → 再思考”的循环机制。


整个流程拆成 6 步如下:

假设你调用的是:

agent.run("帮我查一下苹果手机的库存,还有写一个促销文案")

LangChain Agent 背后的运行机制是这样的:


第 1 步:把你的问题打包成一段 Prompt

这段 Prompt 里面包括:

  • 你的问题
  • 当前支持的工具列表(包含 name 和 description)
  • 工具调用的格式约定(像 ReAct 的思考链格式)
  • 历史上下文(如果有 Memory)

这一大段 Prompt 会告诉 LLM:“你有以下这些能力,要根据用户的需求决定是否使用。”


第 2 步:把这个 Prompt 发给 LLM(比如 qwen-turbo)

然后 LLM 会“模拟 Agent 的思考”,像人一样写出类似这样的回复:

Thought: 用户要查库存,应该使用查库存工具
Action: 查库存
Action Input: "苹果手机"

LangChain 就从这段话里解析出: → OK,大模型的意思是要调用 Tool 叫 “查库存”,传参 “苹果手机”。


第 3 步:LangChain 调用对应 Tool 的 func

也就是你之前注册的:

Tool(name="查库存", func=check_stock, description="输入商品名称返回库存")

于是调用 check_stock("苹果手机"),拿到返回值,比如:

Observation: 当前库存还有 32 件

第 4 步:把 Observation 加进对话历史,继续 Prompt 给 LLM

现在 LangChain 重新构造 Prompt,告诉模型:

Thought: 用户要查库存...
Action: 查库存
Action Input: "苹果手机"
Observation: 当前库存还有 32 件

然后让 LLM 再接着想下一步怎么做。


第 5 步:LLM 可能再调用 Tool,或者直接输出回答

比如它下一步可能会输出:

Thought: 好的,现在我已经知道库存情况,可以生成促销文案了
Action: 写文案
Action Input: "苹果手机 + 库存还有 32 件"

或者:

Final Answer: 苹果手机目前还有 32 件库存,推荐文案:买它!买它!库存紧张,限时抢购!

第 6 步:LangChain 检测到 Final Answer,返回给你!

这个循环过程就结束了。

大模型每一次的“回复”,不是答案,而是一个行动计划。Agent 就是把这个“计划”翻译成实际工具调用,然后把结果返回给模型,继续思考。


再补一张流程图助你秒记:

用户提问 →
LangChain 构建 Prompt(含工具列表) →

模型“思考”(生成 Thought + Action) →

LangChain 执行 Action 对应的 Tool →

拿到 Observation →

再喂回模型继续思考 →

直到输出 Final Answer → 返回用户

总结一下

  • Tool 不是“立刻”被调用的,而是“模型先思考一下”要不要用它
  • 模型每次只做一小步:思考 → 执行动作 → 观察 → 再思考
  • Agent 的本质是:提示词驱动的微循环执行器,不是魔法,是 prompt 技巧 + tool 调度

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