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LangChain基于ReAct（Reasoning + Acting）思维-行动循环模式，提供通用的工具链编排框架
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6/1/2026
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UnverifiedLangChain的核心设计理念是将大模型调用抽象为可组合的「链」（Chain），并引入ReAct（Reasoning + Acting）范式83% similarUnverifiedReAct 通过交替生成思考（Thought）、行动（Action）、观察（Observation）三类文本驱动任务执行，已成为 LangChain、CrewAI 等主流框架的底层设计基础79% similarUnverifiedLangChain采用工程化工具链思路，将ReAct推理框架封装为标准化的Chain和Agent模块，但学习曲线较陡需要较强的Python编程能力79% similarUnverifiedLangChain引入了链式调用（Chain）和代理（Agent）两种范式，前者适合固定流程顺序任务，后者适合动态推断下一步的开放任务78% similarVerifiedLangChain的Agent模块支持ReAct（Reasoning + Acting）范式78% similar
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