待验证50% 置信观点精确时间
在Agent开发中，CoT常作为规划模块的底层机制，帮助模型将复杂目标拆解为可执行的子步骤，ReAct负责与外部工具和环境交互，两者互为补充
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/16
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证ReAct 确立了「Agent = 推理模块 + 工具集 + 记忆 + 环境反馈」的四元架构范式75% 相似已验证智能体（Agent）是在LLM之上构建的应用层架构，通过引入规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）和反思（Reflection）等机制，使模型能够分解复杂任务、调用外部工具、维护上下文状态并迭代优化结果。74% 相似待验证画布让用户能够在Agent工作的任意节点进行干预，如修改中间产物、调整步骤、重新引导方向73% 相似待验证代理式工具引入ReAct（Reasoning + Acting）框架，形成完整的感知-规划-执行闭环73% 相似已验证Anthropic的Tool Use技术为Agent循环提供了底层支撑，使模型能够在推理过程中调用外部工具并根据返回结果继续推理72% 相似
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