ReAct是一种结合推理（Reasoning）与行动（Acting）的智能体设计模式，通过"思考-行动-观察"的循环迭代机制解决复杂任务。与传统方法相比，ReAct既能动态调整推理过程，又能调用外部工具获取实时信息，显著减少幻觉问题并提高任务解决能力。其核心工作流程包括接收输入、生成思考、执行行动、获取观察和更新上下文，形成一个闭环系统。ReAct适用于问答系统、决策支持、智能

本文详细介绍了如何从零搭建基于RAG技术的本地文档智能问答系统。系统支持PDF、DOCX、TXT、MD等格式文档上传，通过向量数据库存储文档向量，结合大语言模型实现精准问答。文章首先概述了项目功能和工作流程，包括文档处理和用户查询两大阶段；然后讲解了系统架构设计，分为前端层、服务层和基础服务层；接着提供了技术选型建议，推荐使用Streamlit、LangChain、Chroma等工具；最后给出代码

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在了解了AI Agent的起源、发展历程及其定义后，我们再来看看AI Agent的核心概念，并基于核心概念梳理出智能体的核心流程。

AI Agent（人工智能体）是能够自主感知环境、决策和行动的计算机系统。其概念起源于哲学领域，后经图灵测试和明斯基等学者发展，在AI领域形成明确框架。技术演进经历了符号智能体、反应式智能体、强化学习智能体等阶段，当前以基于大语言模型的智能体为代表。现代AI Agent具备自主性、反应性、社交能力和主动性四大特征，能够通过传感器感知环境并执行相应行动。最新发展显示，如GPT-4等模型已能通过图灵测