AI Agent 从0到精通（二）：ReAct深度解析，让AI像人类一样思考
本文深入解析了AI Agent开发中的ReAct框架，通过对比Standard Prompting、Chain-of-Thought和ReAct三种范式，阐述了ReAct“思考+行动”交替循环的核心优势，并提供了从零实现一个极简ReAct Agent的代码示例。
要点:
- ReAct框架让AI交替进行推理和行动
- 核心四步循环：观察、思考、行动、结果
- 相比其他范式，ReAct能处理复杂任务并获取外部信息
- 提供了手写ReAct Agent的代码实现
- ReAct需要更多token但能力更强