ReAct 构建智能体 Agent 的缺点探究

目录

一、ReAct 构建智能体 Agent 概念讲解

二、ReAct 智能体 Agent 的代码示例

三、ReAct 构建智能体 Agent 的应用场景

四、ReAct 构建智能体 Agent 的缺点

五、架构图与流程图

六、注意事项

七、总结

摘要： ReAct 架构在智能体 Agent 领域显示出独特优势，然而其存在的缺点不容忽视。本文深入剖析 ReAct 智能体 Agent 的概念，通过代码示例展示其运行机制，结合实际应用场景分析其不足，运用绘图工具呈现架构图与流程图，最后总结其局限性并提出展望，旨在为智能体 Agent 的研究与应用提供全面参考。

一、ReAct 构建智能体 Agent 概念讲解

ReAct（Reasoning-Acting）架构是一种结合了推理与行动的智能体构建方式。它通过引入外部工具调用（如搜索、数据查询等），让智能体在推理过程中能够根据需要主动获取信息，以更好地完成任务。这种架构使得智能体具备了更强的适应性和问题解决能力。例如，在处理复杂问题时，智能体可以先进行一系列逻辑推理&#x