CodeAct是一种AI Agent的动作执行范式,其核心思想是将Agent的工具调用和任务操作统一表达为可执行代码,通过代码解释器运行生成的程序片段来与环境交互。相比结构化的函数调用方式,CodeAct具有更强的灵活性和组合能力,能够以编程逻辑处理复杂的多步骤任务,并通过执行结果的反馈进行迭代调整。
CodeAct由苹果机器学习研究团队提出
CodeAct实验数据显示其成功率显著高于JSON-based Action(ReAct模式)
CodeAct论文的推动者是Manus的联合创始人