在 AI 智能体（Agent）领域，我们习惯了用 GPT-5 或 Claude 4.5 这种“巨兽”来跑逻辑。但在端侧（设备端）部署时，参数量往往是死穴。
最近，OpenBMB 开源了一个只有 4B 参数的智能体模型：AgentCPM-Explore。它基于 Qwen3-Thinking 架构，号称能支持 100+ 轮交互。我不信邪，直接在 Colab 里拉了一个多轮对话的 CRUD 实战测试，结果真的惊到我了。
🛠️ 实战演示：多轮文件管理 Agent
为了验证它是不是真的“听得懂环境反馈”，我写了一个简单的虚拟文件系统环境。Agent 需要根据环境的 SUCCESS 或 ERROR 信息，按顺序完成：创建 -> 读取 -> 更新 -> 删除。
1. 核心代码：模拟环境交互循环
这个代码块展示了如何让模型与一个 Python 编写的虚拟环境“对话”：
import re
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 环境模拟器：处理 Agent 发出的 XML 指令并反馈结果
class FileEnvironment:
def __init__(self):
self.files = {}
def handle_call(self, call_name, params):
p = [i.strip().strip("'") for i in params.split(",", 1)]
if call_name == "create_file":
self.files[p[0]] = p[1]
return f"SUCCESS: 文件 '{p[0]}' 已创建。"
elif call_name == "read_file":
return f"CONTENT: {self.files.get(p[0], '文件不存在')}"
elif call_name == "update_file":
self.files[p[0]] = p[1]
return "SUCCESS: 内容已更新。"
elif call_name == "delete_file":
del self.files[p[0]]
return "SUCCESS: 文件已删除。"
# 多轮对话主逻辑 (简化版)
def run_agent_task(task):
env = FileEnvironment()
messages = [{"role": "system", "content": "你是一个管理助，请通过 <call name='tool'>params</call> 格式调用工具，一次一步，完成后回复 FINISH。"}]
messages.append({"role": "user", "content": task})
for turn in range(5):
# 模型推理 (此处省略加载代码)
response = model.generate_response(messages)
print(f"--- 第 {turn+1} 轮 --- \nAgent: {response}")
# 解析 XML 指令并获取环境反馈
call_name, params = extract_xml(response)
if not call_name: break
obs = env.handle_call(call_name, params)
print(f"环境反馈: {obs}")
messages.append({"role": "assistant", "content": response})
messages.append({"role": "user", "content": f"Observation: {obs}"})
test_task = "帮我管理 hello.md：先创建并写入'Initial'，读取确认，改写为'Hello AgentCPM!'，最后删除。"
run_agent_task(test_task)
🔍 深度复盘：它为什么比普通 4B 模型更强？
在实测中，我观察到了几个非常惊艳的瞬间，这在以往的 4B 模型中几乎不可想象。
1. 极强的“状态感” (State Awareness)
看这一段真实的运行日志（第 3 轮）：
Agent 思考： “根据之前的步骤，我已经成功创建了文件且内容是 'Initial'。接下来用户要求读取确认，我已经执行了操作。现在下一步是把文件内容改写为 'Hello AgentCPM!'。我需要使用 update_file 工具。”
分析： 它不仅记得当前的任务，还清楚地知道“过去发生了什么”以及“未来要做什么”。这种 Long-horizon 规划能力 是通过 AgentRL 强化学习训练出来的，对于端侧自动化脚本任务至关重要。
2. 对协议的“死磕” (Instruction Discipline)
很多模型在输出 XML 时会因为内容里有特殊字符（比如 JSON 引号）而崩掉。但 AgentCPM 展现了极高的格式稳定性：
<thought>我需要将内容更新为 JSON 格式字符串</thought>
<call name="update_file">config.json, {"status": "online"}</call>
它能完美区分 “模型自带的思考标签 ”、“Prompt 要求的思考标签 ” 和 “动作标签 ”，三层嵌套依然稳如狗。
🌟 为什么它值得你关注？
1. 真正的“端侧友好”
4B 参数量，全精度加载也就 9GB 显存左右，量化后甚至可以在 16G 内存的手机 或 普通核显笔记本 上流畅运行。
2. 告别云端 API 的延迟与隐私风险
如果你想做一个本地的文件整理脚本、个人代码助手，AgentCPM 提供的“确定性”输出能让你省掉大量的正则处理代码。它不是在“聊天”，它是在“执行协议”。
3. 开源生态大礼包
OpenBMB 并不只是给了个权重，他们开源了：
- AgentRL：让模型在工具调用中进化的强化学习框架。
- AgentDock：一个安全的工具调用沙箱。
- AgentToLeaP：一键测评你的工具调用能力。
💡 总结
AgentCPM-Explore 4B 证明了一件事：Agent 的能力不全在参数量，而在于“逻辑纪律性”。
如果你正在寻找一个轻量级、高精度、能跑通复杂业务流的“大脑”，这个 4B 小钢炮绝对是 2025 年开源界的黑马。
- 模型地址： Hugging Face - openbmb/AgentCPM-Explore
- 适合场景： 本地自动化、端侧助手、轻量级 RAG 插件。
实测结果基于 BF16 全精度推理。如果你有更极端的测试 Case，欢迎在评论区留言讨论！
