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ReAct是谷歌与普林斯顿大学于2022年提出的LLM Agent核心范式，将推理过程与外部工具调用交织进行形成思考-行动-观察闭环
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7/14/2026
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UnverifiedAgent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）81% similarVerifiedReAct（Reasoning + Acting）是2022年由Google提出的Agent范式，核心思想是让大模型在推理和行动之间交替迭代78% similarUnverifiedAgent Loop 的思考—行动循环理论来源于 2022 年 Google 与普林斯顿大学联合提出的 ReAct（Reasoning + Acting）范式75% similarUnverified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74% 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74% similar
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