多步代理是如何工作的？

ReAct 框架（Yao et al., 2022）是目前构建代理的主要方法。

这个名字基于两个词的拼接：“Reason”（推理）和“Act”（行动）。的确，遵循此架构的代理将根据需要通过多个步骤来解决任务，每个步骤都包含一个推理步骤，然后是一个行动步骤，在其中它会规划工具调用，从而使其更接近解决手头的任务。

smolagents 中的所有代理都基于单一的 MultiStepAgent 类，它是 ReAct 框架的抽象。

在基础层面上，该类按照以下步骤循环执行操作，其中现有的变量和知识被整合到代理日志中，如下所示

初始化：系统提示被存储在 SystemPromptStep 中，用户查询被记录到 TaskStep 中。

While 循环 (ReAct 循环)

• 使用 agent.write_memory_to_messages() 将代理日志写入一个 LLM 可读的聊天消息列表。
• 将这些消息发送给一个 Model 对象以获取其补全结果。解析该补全结果以获得行动（对于 ToolCallingAgent 是一个 JSON blob，对于 CodeAgent 是一个代码片段）。
• 执行该行动并将结果记录到内存中（一个 ActionStep）。
• 在每个步骤结束时，我们运行所有在 agent.step_callbacks 中定义的回调函数。

可选地，当规划被激活时，可以定期修订一个计划并将其存储在 PlanningStep 中。这包括将有关手头任务的事实反馈到内存中。

对于一个 CodeAgent，它看起来如下图所示。

以下是其工作原理的视频概述

我们实现了两个版本的代理

• CodeAgent 将其工具调用生成为 Python 代码片段。
• ToolCallingAgent 将其工具调用写为 JSON，这在许多框架中很常见。根据您的需求，可以使用任何一种方法。例如，网页浏览通常需要在每次页面交互后等待，因此 JSON 工具调用可能非常适合。

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