Agent全面爆发！一文搞懂背后的核心范式ReAct！
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近一年，围绕大模型的 Agent 方案呈现井喷态势。从自动化流程、开发辅助，到复杂任务编排，Agent 几乎成为所有 AI 应用的默认形态。 但在实践中，许多系统很快遇到一个共同问题：任务流程越来越复杂，模型的行为却难以预测，失败原因也难以定位。 要理解这一现象，视角需要下沉到 Agent 的底层执行方式。在大多数 Agent 系统中，模型并不是持续自主地完成任务，而是通过一系列推理、行动和反馈来推进流程。 ReAct 范式正是对这一执行过程的抽象总结。它为 Agent 提供了一种清晰、可控的工作链路，使复杂任务能够以结构化的方式逐步完成。 本文将围绕 ReAct 展开，解析其原理、架构设计、适用场景，并结合代码示例说明它在 Agent 系统中的具体实现方式。
