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ReAct模式深度解析：构建具备推理能力的AI智能体架构

news 2025/8/2 9:27:00

本文深入剖析ReAct（Reasoning+Acting）架构设计模式，揭示如何通过推理与行动循环构建具备自主决策能力的AI智能体，并展示其在复杂问题求解中的革命性突破。

引言：从工具调用到自主决策的进化

传统AI系统面临的核心瓶颈：
用户输入
预定义流程
固定输出

ReAct模式带来范式转变：
在这里插入图片描述

ReAct = Reasoning（推理） + Acting（行动）的闭环系统

一、ReAct核心架构设计

1.1 架构全景图

ReAct引擎
工具调用
直接回答
注册
注册
注册
协调
LLM推理引擎
用户问题
决策类型
工具集合
LLM生成引擎
环境执行
执行结果
最终响应
网络搜索
数据查询
代码执行
智能体代理

1.2 三大核心组件

1. 推理引擎（Reasoning Engine）
http://www.dtcms.com/a/310219.html

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