主要观点总结
本文介绍了AI Agent的背景、概念，探讨了AI Agent网关插件的使用方法、效果及实现原理。文章分为前言、AI Agent插件使用、AI Agent实现原理、总结四个部分。
关键观点总结
关键观点1: AI Agent概念
AI Agent旨在让大模型像人脑一样思考问题，通过在思考过程中的不断反馈以及工具的调用，最终实现逐步完成给定目标的过程。
关键观点2: AI Agent插件使用方法
使用AI Agent插件需要完成apiKey的申请、Higress服务配置、插件参数配置等步骤。
关键观点3: AI Agent实现原理
AI Agent的实现原理是基于ReAct（Reasoning and Action），通过引导大模型进行推理和行动，根据推理结果调用外部工具与外界环境互动。插件实现逻辑包括参数配置、prompt模板和推理过程（工具调用）三个主要部分。
关键观点4: 总结
文章对AI Agent的背景、概念、使用方法、效果及实现原理进行了全面介绍，并提供了插件实现的完整代码链接，同时介绍了相关应用的快速部署解决方案。
文章预览
阿里妹导读 本文主要介绍了 AI Agent 的背景，概念，探讨了 AI Agent 网关插件的使用方法，效果以及实现原理。 一、前言 什么是 AI Agent 随着大模型技术的快速发展，越来越多的公司在实际业务中落地了大模型应用。但是人们逐渐发现了大模型能力的不足。例如：由于大模型的训练数据是有限的，因此一些垂直领域的知识，如金融，医疗等等，大模型无法回答，或者容易出现幻觉。并且随着业务的复杂度提高，如何能让大模型像人一样思考，深度的分析解决问题，也对大模型的理解力提出了挑战。 在这样的背景下，业界提出了 AI Agent 的概念。AI Agent 中文翻译成智能体，旨在让大模型像人脑一样思考问题，通过在思考过程中的不断反馈以及工具的调用，最终实现逐步完成给定目标的过程。例如，用户使用外卖助手 Agent，只需告诉 Agent，我想点一份肯
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