综上，ReAct 作为早期 Agent 的核心范式，在 单一任务、短任务链、弱约束 的场景中依然有价值，但作为企业级、跨域、强约束 Agent 系统的基础架构时，其局限性已经是结构性的，而不是简单通过加强提示词或增加工具种类就能弥补的问题。CodeAct 的核心洞见在于，与其让智能体（Agent）扮演 “文书” 角色生成静态指令，不如使其成为 “程序员”—— 直接生成可执行的 Python 代码，

从零开始解析Transformer，目标是：(1) 解析Transformer如何运作，以及为何如此运作，让新同学可以入门；(2) 力争融入一些比较新的或者有特色的论文或者理念，让老鸟也可以有所收获。

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大模型之所以“忘事”，根本在于我们对“无状态模型”里“上下文窗口”的误解。很多人把它当成一只大箩筐，认为装得越多越好；然而，事实上，上下文窗口更像一块容量有限的工作记忆。硬塞太多信息，只会同时带来如下麻烦：关键内容被噪声淹没，模型抓不住重点，上下文越长，费用和延迟也越高。这不是模型偷懒，而是 Transformer 架构的先天特性。每一次调用都像重新开机：没有长期记忆，上下文一旦过长，注意力就被冗

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