我们知道AI Agent 常见的运行模式包括 ReAct Agent、Plan-and-Execute Agent、Reflection Agent、Workflow、Hybrid以及 Multi-Agent 多智能体协作。看起来模式很多但它们并不是完全独立的几套技术很多高级 Agent本质上都是在最基础的 Agent Loop 之上不断增加规划、反思、分工和流程控制。我们熟悉的 Claude Code、Codex、OpenCode也可以从这个角度去理解。今天先拆解 Agent Loop 里最基础的一环Function Calling。假设暂时没有接入记忆系统LLM 的每一次调用其实都是独立的。它不会自动记得刚才发生了什么。因此每次请求都必须把完整上下文重新发送给模型包括用户提出了什么问题、模型请求调用了哪个工具、工具返回了什么结果。只有这样LLM 才能基于最新信息继续回答。这张图带你快速理解 Function Calling 的底层原理。当一次工具调用扩展为 N 次 LLM 调用模型开始循环推理、多步决策一个真正意义上的 Agent 才逐渐出现。写在最后如果这篇文章对你有一点启发欢迎点个关注。跟随我一起学习从Java转型AI Agent开发。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】