第2篇：架构设计——Multi-Agent系统的工程范式

中国网湖北 2026-03-03 阅读: 3

本文系统介绍了Multi-Agent系统的三大主流工程范式（ReAct、Plan-and-Solve、Multi-Agent Collaboration），并深入探讨了通信协议、状态管理等关键技术挑战，最后提供了基于任务复杂度、可靠性要求和延迟敏感度的架构选型决策树。

ReAct MCP 通信协议 状态管理 Multi-Agent
要点:
  • Multi-Agent核心是专业化分工
  • 详解三大工程范式适用场景
  • 对比主流Agent间通信协议
  • 强调状态管理与故障恢复
  • 提供架构选型决策树

AI Agent 从0到精通（二）：ReAct深度解析，让AI像人类一样思考

守望秋实 2026-03-03 阅读: 3

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。

AI Agent LLM ReAct 大语言模型 推理
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