本文介绍了ReAct架构，一种解决复杂推理问题的动态交互范式。与传统的静态规划不同，ReAct通过"思考-行动-观察"的循环机制，使智能体能够基于环境反馈实时调整策略。文章详细解析了ReAct的工作流程，包括高层图示和代码实现，展示了其如何通过提示词工程、输出解析和工具执行等关键环节实现动态推理。ReAct特别适用于多跳问答、交互式环境导航和需要验证的研究任务，具有环境适应性强

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本文探讨了多智能体系统(MAS)作为AI协作的新范式。MAS通过组织多个专业化智能体分工协作，实现超越单一模型的能力。文章分析了MAS的四步工作流和典型角色分工，阐述了其在专业化、模块化和并行处理方面的优势，同时也指出协调开销、成本增加和团队内耗等挑战。重点介绍了MAS在软件开发、创意生成和研究报告等场景的应用价值，展望了动态组队、协作规则进化和人机混合团队等未来方向。文章认为MAS代表从追求强大

规划架构智能体采用"先谋定而后动"的策略，将复杂任务预先分解为有序子任务序列，与即时反应的ReAct架构形成鲜明对比。该架构适用于结构化明确的多步骤任务，具有全局可控、执行高效等优势，但存在环境适应性差、缺乏灵活性等局限。规划智能体代表系统化的问题解决思维，常与ReAct结合形成混合模式以取长补短，是处理确定性任务的有力工具。其核心价值在于将人类缜密构思的智慧编码化，实现复杂任

ReAct代表Reason（推理）与Act（行动）。这是一种让智能体在“推理步骤”和“行动步骤”之间动态交替的架构模式。它不同于一次性规划，而是允许智能体基于新获取的信息实时调整策略，形成一个持续的“思考 -> 行动 -> 观察 -> 再思考”循环。ReAct架构的核心价值，在于它模拟了人类解决问题的自然过程——我们通常不是瞬间得出答案，而是通过持续的思考、尝试、学习和调整来找到解决方案。它标志着

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本文介绍了工具使用架构在大型语言模型(LLM)中的应用。该架构通过调用外部API或函数，克服了LLM知识的静态局限性，使其能够获取实时信息。文章详细阐述了工具使用架构的工作流程：接收查询、决策是否需要工具、执行工具调用、整合结果并生成最终回答。与React架构相比，工具使用架构适合一次性操作或简单工作流。作者还提供了Go语言实现的核心代码，包括prompt模板和编排逻辑，并指出了开发过程中需要注意

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