最全科普：大模型微调与 AI Agent智能体搭建

作者： Dr.n8n 更新时间：2025-10-16 17:04:13 分类：n8n教程

大家好，我是 Dr.N8N。在自动化和 Agent 领域摸爬滚打了这么多年，我发现一个普遍的痛点：很多人用 n8n 搭建的 AI 工作流，本质上还停留在“高级聊天机器人”的阶段。它们能生成漂亮的文本，但一旦需要与外部世界交互、执行多步任务，就变得脆弱不堪，频繁“翻车”。问题出在哪？因为它们缺少了真正的“智能体”（Agent）核心——自主规划与行动的能力。

这篇文章，我将带你从根源上理解 AI Agent 的认知架构，并展示如何利用 n8n 这样强大的工作流引擎，从一个简单的“文本生成器”进化为一个能够独立思考、使用工具并完成复杂任务的可靠数字员工。我们不仅要谈“是什么”，更要深入“怎么做”，甚至探讨在何种极端情况下，你需要动用“微调”这把牛刀。

从“会说”到“会做”：到底什么是 AI Agent？

首先，我们得明确一个概念：AI Agent 远不止一个会聊天的 LLM。一个纯粹的 LLM，就像一个知识渊博但四肢瘫痪的大脑，它能构思，但无法行动 [1, 2]。而一个真正的 AI Agent，则是一个完整的系统，它拥有：

大脑 (Brain)：一个大语言模型 (LLM)，负责推理、理解和规划 [3, 1]。
感知与行动 (Perception & Action)：一套工具 (Tools)，让 Agent 能够与外部世界交互，比如调用 API、读写数据库、浏览网页等 [4, 1]。
认知循环 (Cognitive Loop)：一套编排逻辑，将大脑的“思考”转化为工具的“行动”，并根据行动结果进行下一步思考 [1]。

这个“认知循环”是 Agent 自主性的关键。目前业界最主流、最有效的实现方式，就是 ReAct (Reason + Act) 框架 [5, 6]。

Agent 的“操作系统”：深入理解 ReAct 框架

ReAct 的思想非常符合人类解决问题的直觉：思考 → 行动 → 观察 → 再思考 [5, 6]。它强迫 LLM 将复杂的任务分解成一系列小步骤，并在每一步都借助工具来验证信息或执行操作，从而极大地提升了任务的成功率和结果的可靠性 [5, 7]。

一个典型的 ReAct 循环如下：

Thought (思考): LLM 首先进行内部思考，分析当前任务和已有信息，规划出下一步需要做什么。例如：“我需要查询 n8n 公司最新的融资情况。”
Action (行动): 基于思考，LLM 决定调用哪个工具，并生成一个结构化指令（通常是 JSON 格式）。例如：{"tool": "web_search", "query": "n8n latest funding round"}。
Observation (观察): 外部系统（比如 n8n 工作流）执行这个指令，并将工具返回的结果作为“观察”反馈给 LLM。例如，搜索结果的摘要。

LLM 接收到这个“观察”后，开始新一轮的“思考”，决定是继续使用工具深挖，还是已经收集到足够信息并给出最终答案。这个循环往复的过程，就是 Agent 的核心工作流。

Dr.N8N 的提醒：ReAct 框架的精髓在于“过程透明化”。通过记录每一步的 Thought、Action、Observation，你可以清晰地追溯 Agent 的决策链条，这对于调试和优化至关重要，也是解决 LLM “幻觉”问题的有效手段 [6, 7]。

用 n8n 搭建你的第一个 ReAct Agent

理论讲完了，我们来点实际的。n8n 是实现 ReAct 框架中“行动”和“编排”环节的完美平台。它的可视化界面和丰富的节点库，可以让我们轻松地为 LLM Agent 打造一套强大的工具箱。

让我们来构建一个“公司情报研究员” Agent。目标：输入公司名，输出该公司的官网、简介和最新动态。

在 n8n 中，这个 Agent 的工作流可以这样设计：

起点 (Manual Trigger): 接收用户输入的公司名称。
核心循环 (Loop): 设置一个循环，限制最大迭代次数（比如 5 次）以防止无限循环和失控。

LLM 节点 (大脑): 这是 Agent 的核心。我们使用一个 LLM 节点（如 OpenAI Chat Model），它的 Prompt 需要精心设计以遵循 ReAct 范式。


# System Prompt 示例
You are an expert research assistant. Your goal is to gather information about a company.
You have access to the following tools:
- web_search: A tool to search the web. Use it to find general information or official websites.
- read_webpage: A tool to read the content of a specific URL.

Follow this cycle:
Thought: Analyze the task and decide what to do next.
Action: Output a JSON object with "tool" and "query" keys.
Observation: You will be given the result from the tool.

When you have gathered enough information, provide a final answer in a JSON object with the key "final_answer".

Previous conversation history:
{{ $json.history }}

Current task: Find the website, summary, and recent news for: {{ $json.companyName }}

IF 节点 (决策): 判断 LLM 的输出是“行动” (Action) 还是“最终答案” (final_answer)。
Switch 节点 (工具路由): 如果是“行动”，根据 tool 字段的值（如 "web_search" 或 "read_webpage"）将流程路由到不同的工具节点。
HTTP Request 节点 (工具): 分别配置两个 HTTP Request 节点。一个调用搜索引擎 API（如 Serper API）来实现 web_search，另一个用于抓取网页内容来实现 read_webpage。
Code 节点 (状态管理): 将本次循环的 Thought, Action, Observation 拼接成历史记录，并反馈到下一次循环的 LLM Prompt 中。

通过这个循环，Agent 会自主地先搜索公司官网，然后读取官网内容，最后总结出答案。整个过程由 LLM 驱动，n8n 负责执行，完美实现了 ReAct 的理念。

终极武器：何时需要为你的 Agent 微调 LLM？

大多数情况下，通过精巧的 Prompt 工程（如 ReAct）和强大的工具集（RAG/检索），已经能构建出非常出色的 Agent [8]。但总有些场景，你会发现 Agent “教不会”：

领域术语理解障碍: 在医疗、法律等专业领域，通用 LLM 无法准确理解行业术语的细微差别 [9, 10]。
工具调用频繁出错: Agent 总是以错误的格式或逻辑调用你的 n8n 工具，即使你在 Prompt 中三令五申。
风格与品牌不符: Agent 的沟通风格死板，无法体现你想要的品牌人设或特定的对话风格 [11]。

这时，就该考虑 微调 (Fine-Tuning) 了。微调不是向模型灌输新知识（那是 RAG 的工作），而是从根本上改变模型的行为模式和风格偏好 [12]。可以把它比作对一个聪明的新员工进行岗前培训，让他彻底融入你的企业文化和工作流程 [9]。

通过收集 Agent 运行中的失败案例（比如错误的工具调用 JSON），并将它们作为“正确答案”来微调模型，你可以显著提升 Agent 的可靠性和任务成功率 [13]。这是一种高成本但高回报的投资，适用于需要大规模、高可靠性部署的生产级 Agent 系统。

适应性技术	核心目标	n8n 实践场景
提示工程 (ReAct)	指导模型如何思考和使用工具	所有 Agent 的基础，通过 LLM 节点和逻辑节点（IF, Switch）实现。
检索增强生成 (RAG)	为模型提供动态、实时的外部知识	在 LLM 节点前，使用向量数据库节点（如 Qdrant, Pinecone）检索相关文档，注入到 Prompt 中。
微调 (Fine-Tuning)	改变模型的内在行为、风格或专业能力	当 ReAct 和 RAG 仍无法满足可靠性或专业性要求时，使用微调后的模型（通过 API 调用）作为 Agent 的大脑。