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写在前面

大型语言模型（LLM）驱动的 Agent 正在从简单的任务执行者向更复杂的问题解决者演进。在 Agent 的设计模式中，ReAct (Reason + Act) 以其步步为营、动态适应的特性见长，擅长处理需要与环境实时交互、快速响应的任务。而 Plan-and-Execute 则强调前瞻性规划，先制定宏观蓝图再逐一执行，更适合需要长远策略和复杂步骤的任务。

但这两种模式并非完全对立，它们各有优劣。ReAct 可能在长期任务中“迷路”，Plan-and-Execute 则可能因初始规划的偏差而显得“僵化”。一个自然的问题是：我们能否融合两者的优点，构建一个既有长远规划能力，又能灵活适应每一步执行结果的 Agent？

答案是肯定的。利用 Python 和强大的 DeepSeek API，我们完全可以设计并实现一个融合了 ReAct 和 Plan-and-Execute 思想的 Agent。

核心逻辑

1. 初始规划 (Plan): 像 Plan-and-Execute 一样，先对用户目标进行分解，生成一个初步的多步骤计划。
2. 逐步执行与思考 (Execute with