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「ReAct 工具调用」找到 160 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…A 已查询”“城市 B 已查询”这样的状态，模型下一轮可能再次查询城市 A。表面上步骤还在继续，实际上只是在重复读取相似上下文。 ReAct 循环必须同时检查状态和出口 每轮循环都应产生可观察的状态变化，否则继续行动没有依据。 为什么模型不返回工具调用，不能直接等于任务成功 最小 Demo 常用一个简单出口：模型没有返回 tool_calls，就把它的文本当作最终答案。这个规则适合帮助初学者看懂循环，却不够支撑复杂业务。 模型不调用工具，可能有四种含义：它认为任务完成；它不知…
匹配正文：大模型工具调用主要有三类实现路径，核心差异在于结构化程度与推理控制权的分配： 1. Function Calling（函数调用） 原理：模型原生输出结构化JSON（如{"name": "search", "arguments": {"query": "..."}}），由外部系统解析执行后，再将结果注入上下文。 适用：需要精确参数传递的场景（计算器、数据库查询） 优点：可靠性高、延迟低、易于校验参数schema 缺点：需模型专门训练（或SFT），灵活性受限；不支持开放式工具描述…
答案要点 ReAct的核心思想是将推理(Reasoning)和行动(Acting)交织进行，而非先想后做或先做后想 能清晰说明Thought-Observation-Action的循环流程 理解ReAct相比纯CoT或纯工具调用的优势（可解释性、容错性、信息补充） 能举例说明在问答、工具调用中的具体应用方式 核心思想 ReAct = Reasoning（推理）+ Acting（行动），关键创新是让模型交替进行"思考"和"行动"，而非一次性生成完整计划。 传统方式的问题： 纯C…
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