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LLM驱动的Agent经历了三代范式变迁：第一代是提示模板，第二代引入Function Calling机制，第三代以ReAct框架为代表实现自主推理
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7/11/2026
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让任意AI Agent成为编排中枢：多智能体协作架构解析
hackernewshackernews7/9/2026
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Unverified第三代Coding Agent的核心技术特征是'Agentic Loop'（代理循环），模型进入'思考→行动→观察→再思考'的迭代循环，每一步可以调用外部工具75% similarUnverifiedAgent类工具的技术本质是基于LLM的自主决策循环，即ReAct框架（推理→行动→观察→再推理）73% similarUnverifiedLLM兴起后，多智能体系统中的Agent从刚性规则执行器转变为具备自然语言理解与生成能力的柔性智能体，能够动态调用外部工具72% similarVerified2022年发表的ReAct（Reasoning + Acting）论文证明了让LLM交替进行推理和行动可以显著提升任务完成率，奠定了当前主流Agent框架的设计基础72% similarUnverified自主Agent引入了工具调用和环境交互能力，能形成完整的感知-决策-执行闭环，这一范式源于2023年前后的ReAct框架及Function Calling、Tool Use等标准化接口71% similar
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