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「ReAct 架构」找到 195 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 架构设计差异：LangChain是模块化编排框架，AutoGPT/BabyAGI是自主循环架构 规划能力对比：LangChain需显式定义链，AutoGPT/BabyAGI内置目标分解与自我反思 工具集成方式：LangChain灵活可扩展，AutoGPT偏向预定义工具集 适用场景区分：LangChain适合可控生产环境，AutoGPT适合探索性任务，BabyAGI适合轻量原型 落地成熟度：LangChain生态最完善，后两者实验性较强 核心架构差异 框架 架构模式 …
匹配正文：核心架构 生产级 Agent 通常由输入解析、规划与状态控制、工具执行、记忆和可观测性组成。LLM 可以提出计划和工具参数，但状态机、权限系统和工具层负责执行边界。 1. 规划与状态控制 简单任务可以直接选择工具，复杂任务拆成可验证的子目标。 ReAct 类循环使用“决策—行动—观察”更新状态，不需要对外展示隐藏 Chain-of-Thought。 每轮都检查完成条件、重复状态、最大步数、时间与成本预算，防止死循环和过早结束。 2. 工具调用 工具用 Schema 描述名称、…
匹配正文：…ue, {"continue": "tools", "end": END}) 适用：多步骤决策、需要显式控制流的复杂Agent，如ReAct循环、多Agent协作。 2. MessageGraph（消息图）——简化版 原理：状态简化为消息列表，节点直接操作消息，自动处理消息传递。本质是StateGraph的特化。 from langgraph.graph import MessageGraph builder = MessageGraph() builder.add_node…
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