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就是 ReAct 的"工作记忆"。它之所以成为 90% 生产级 Agent 的默认架构，就是因为这个"想→做→看"的循环足够通用——不管你的任务是查天气、做研究、写代码还是排查 bug，都可以用这个模式来处理。比如工具返回了一堆 HTML 或者报错的 stack trace，LLM 不知道该怎么理解这个结果，就决定"再试一次"——然后又得到一样的结果——然后又"再试一次"……：给 Agent 提供
本文介绍了LangGraph框架在构建Agent系统中的优势与挑战，重点解析了ReAct框架的原理及其在智能体中的应用。LangGraph通过流程图形式组织AI思考流程，支持循环、条件分支和状态管理，但学习曲线较高。为解决这一问题，文章推荐langgraph-up-react模板，它集成了国内主流模型和工具生态，简化了配置和开发流程，适合新手快速上手构建AI Agent应用。
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