ReAct 是 AI 从「聊天机器人」进化为「智能执行者」的核心技术，它通过「思考 - 行动 - 观察」的闭环，让 AI 具备了调用工具、解决复杂任务的能力。从实现上，古法手搓版适合理解原理，现代 Function Call 版适合生产落地。落地时建议从少量工具、单一场景切入，先跑通核心循环，再通过评测持续优化 Prompt、工具设计和参数，逐步扩展能力边界。

本文系统讲解大语言模型（LLM）核心原理、Token、上下文窗口等基础概念，梳理其意图理解、逻辑推理等核心能力与执行缺失、知识幻觉、上下文受限三大短板，明确Agent开发的核心是用技术补齐短板，让大模型成为可落地执行任务的智能体。

Prompt是发给大模型的所有输入，含User（具体任务）和System（底层规则）两类。大模型是next-token预测机器，精准的Prompt能让输出稳定，是Agent开发的核心地基。撰写需遵循6大原则：指定角色、正向约束、充足背景、明确输出格式、Few-shot示例、引导先思考再回答，且需迭代调试。Prompt是Agent开发的控制面板，决定大模型能力的调动程度。

大模型 Agent 是以 LLM 为核心，融合工具、记忆、执行循环的智能程序，解决了大模型 “无执行能力、知识滞后、无记忆” 的短板，实现从 “语言输出” 到 “落地执行” 的闭环。其核心工作模式分为 ReAct（边想边做，适配短流程）和 Plan and Execute（先规划后执行，适配长流程），生产中常用混合模式。Agent 与 Workflow 互补，需根据场景选型，落地时需解决幻觉传导、

任务：为用户模块增加邮箱格式校验。​要求：​1. 只修改用户模块相关代码。2. 邮箱为空时返回明确错误。3. 邮箱格式错误时返回明确错误。4. 增加至少两个测试用例。5. 不改变已有接口返回结构。6. 完成后运行项目测试和代码检查。任务越具体，Agent 越不容易跑偏。不要只写：“优化一下用户模块。应该写清楚：改什么；不改什么；成功标准是什么；如何验收。Prompt Engineering 解决的

大模型仅能进行文字交互，Tool（工具）是为其赋予实操能力的核心，Agent则作为调度员，协调用户、大模型与工具——大模型负责决策，工具负责执行。工具并非单纯函数，需配套包含名称、描述、参数定义的“说明书”，其中描述是大模型判断是否调用工具的核心依据，其清晰度直接影响调用准确率。工具按风险分为四类：查询类（低风险可自主调用）、写入类（中风险高操作需人工确认）、执行类（高风险需人工审批）、AI辅助类

RAG（检索增强生成）技术通过“检索+增强”的方式，解决大模型在企业私有数据应用中的核心痛点——知识过时、数据未知和实时滞后问题。其核心逻辑是让大模型“查字典”而非“背字典”，通过离线建库（数据加载、语义切块、向量化存储）和在线检索（问题向量化、语义搜索、增强生成）两阶段，精准调用私有数据生成回答。相比传统关键词搜索，RAG的语义搜索能力能理解深层含义，适配企业多样表述场景。与Agent结合后，R

Function Calling是大模型与Agent间的标准化工具调用协议，核心解决大模型做出调用工具决策后精准传递指令的问题。此前依赖自然语言描述工具，大模型回复格式混乱，开发者需编写大量解析代码。它通过工具定义、AI调用格式、工具返回结果三部分固定JSON结构，规范Agent执行循环中的信息交换。Tool是能力实体，解决“有什么”的问题；Function Calling是调用机制，解决“怎么传

AI工具化经历了三次关键进化：Function Calling让大模型首次具备调用外部工具能力，但存在适配混乱问题；MCP通过标准化协议实现工具"即插即用"；Skills则将AI工作流程沉淀为可复用的标准化资产，解决了重复指令问题。这三级跳推动AI从实验室走向企业级应用，其中Skills通过结构化配置（触发条件、工具依赖、执行流程）实现业务场景的工程化管理，成为2026年AI落地的核心技术范式。

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