已验证65% 置信事实时间未知

LangGraph中的create_react_agent基于ReAct范式实现，允许模型在每一步进行思考并决定是调用工具还是输出最终答案

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/6/1

首次发现

来源

Agentic RAG完整实现指南：原理、架构与代码实战

bilibiliAI大模型__

涉及实体

LangGraphproduct create_react_agentconcept

相关事实

已验证Agent的实现通常通过ReAct（Reasoning + Acting）框架来实现规划能力77% 相似待验证Agent流式输出将模型生成过程实时呈现给用户，包括思考步骤、工具调用过程、中间推理状态76% 相似待验证React Agent的工作循环为：思考（Reasoning）→ 行动（Action）→ 观察（Observation）→ 循环直到完成任务74% 相似待验证Agent的规划、反思、研究等智能行为，根本上依赖于每个时刻将环境状态、历史记忆和任务目标精确组装成上下文后输入模型74% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/27091

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/27091

MCP

get_claim(id=27091)