在大模型技术迅猛发展的今天，单纯依赖 LLM 的参数知识已无法满足复杂业务场景的需求。ReAct（Reasoning + Acting） 赋予模型动态推理与行动能力，RAG（Retrieval-Augmented Generation） 解决知识实时性与准确性问题，而个性化数字人则将二者融合，为用户提供拥有特定角色设定、记忆与知识体系的 AI 助手。
本文将带你从零开始，构建一个集 ReAct 推理框架 + RAG 知识检索 + 个性化角色记忆 于一体的数字人 Demo，代码可直接运行。
随着大语言模型（LLM）能力的快速跃升，AI Agent 已从理论概念走向规模化落地。它不再是简单的"问答机器"，而是能够感知环境、自主规划、调用工具、持续记忆、完成复杂任务的智能体系统。
本文将系统拆解 Agent 的核心概念组成、决策机制、典型应用场景，以及任务拆解方法论（CoT / ToT），同时深入讲解记忆模块设计与工具调用实现，帮助你从原理到实践全面掌握 Agent 工程。
随着大语言模型（LLM）的迭代成熟，AI 应用正从"被动响应的工具"向"主动协作的智能体"跃迁。大模型 Agent 作为其中的核心载体，凭借"感知 - 决策 - 执行"的闭环能力，能够自主拆解复杂任务、调用外部工具、适配动态场景，成为连接大模型与实际业务的关键桥梁。
无论是企业办公中的"数字员工"，还是技术开发中的自动化助手，Agent 都在重构效率边界。本文将从核心认知、实战全流程拆解、案例演示到避坑指南，手把手带大家落地一个可复用的大模型 Agent。
