已验证70% 置信事实时间未知
现代智能体通常基于ReAct（Reasoning + Acting）范式运作，模型先推理当前状态再决定调用哪个工具
4
来源数
70%
置信度
长期有效
时效性
2026/5/31
首次发现
来源
企业级多Agent开发：低代码平台vs手写代码方案深度对比
bilibiliAI大模型升升
涉及实体
相关事实
已验证ReAct（Reasoning + Acting）框架让模型能够交替进行推理和行动80% 相似已验证ReAct 智能体的核心是「推理-行动-观察」循环，LLM 分析问题后决定调用工具，观察返回结果，若不满足则继续推理直到给出最终回复79% 相似待验证Builder模式的核心技术采用'ReAct'（Reasoning + Acting）范式，即模型在每一步先进行推理思考，再决定下一步行动，然后观察执行结果形成闭环反馈77% 相似待验证ReAct在推理轨迹和行动之间建立交替执行协议，将工具返回的观察结果写入上下文再进行下一轮推理，为LangChain、AutoGPT、Claude工具调用等主流智能体框架奠定理论基础77% 相似已验证ReAct要求模型在每一步明确输出「思考—行动—观测」的三元组，形成可追踪的决策轨迹76% 相似
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