Hello-Agents task1 智能体与语言模型基础

此次任务是学习智能体的基础章节，难度算初级，分为俩部分，前半部分是理论知识，从实例分析了智能体的概念与发展，其中智能体的分类比较细化，阐述了基于模型的反射智能体，基于目标的智能体，学习型智能体的相关概念与区别；随后又列表展示了使用LLM和显式变成实现业务驱动的不同点，个人认为LLM最主要的优势是其实现的泛化能力，当然成功概率和随机性还是需要约束以下的。接下来是其运行机制的讲解，主要依赖智能体循环，是感知，思考（规划，工具选择），行动。最后用示例代码实现一个智能体查询天气来确定去哪个城市的景点游玩。

代码参考

https://datawhalechina.github.io/hello-agents/#/./chapter1/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E5%88%9D%E8%AF%86%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93

这里贴出我跑的结果

用户输入: 你好，请帮我查询一下今天哈尔滨的天气，然后根据天气推荐一个合适的旅游景点。
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--- 循环 1 ---

正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Thought: 首先需要查询哈尔滨今天的天气情况，然后再根据天气推荐合适的旅游景点。
Action: get_weather(city="哈尔滨")

Observation: 哈尔滨当前天气：Cloudy，气温-1摄氏度
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--- 循环 2 ---

正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Thought: 已获取哈尔滨的天气为多云，气温-1摄氏度。接下来根据该天气条件推荐合适的旅游景点。
Action: get_attraction(city="哈尔滨", weather="Cloudy")

Observation: In cloudy weather, visit Harbin's Ice and Snow World, enjoy ice sculptures, and try winter sports. Central Street offers historical charm and local food.
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--- 循环 3 ---

正在调用大语言模型...
大语言模型响应成功。
模型输出:
Action: finish(answer="今天哈尔滨天气多云，气温-1摄氏度。推荐您游览哈尔滨冰雪大世界，欣赏冰雕艺术并体验冬季运动；此外，中央大街也值得一游，那里有浓厚的历史氛围和地道的本地美食。")

任务完成，最终答案: 今天哈尔滨天气多云，气温-1摄氏度。推荐您游览哈尔滨冰雪大世界，欣赏冰雕艺术并体验冬季运动；此外，中央大街也值得一游，那里有浓厚的历史氛围和地道的本地美食。
 

ps:现在还没有冰雕，后续优化的思路是如涉及冰雕的话，可以让模型去官网查下开园时间之类的，可以更好的给出游玩建议，冰雪节是1月5号。

其它：

模型可以用在线大参数的，效果和成功率都会更高一些，推荐心流平台，本次实验模型qwen3-max

https://platform.iflow.cn/