AI Agent从“闭眼狂奔”到“边想边干”:ReAct范式全解析

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07-30 21:53

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1. 图解 AI Agent 三种设计范式|ReAct、Plan & Execute、Multi-Agent

2. 京东大模型二面:请详细解释 ReAct 框架。它是如何将思维链和行动结合起来,以完成复杂任务的?

3. AI Agent 核心范式:ReAct介绍

4. ReAct 范式解析

5. Agent范式ReAct/Plan/Reflection怎么选?

6. 字节面试官:“Plan-and-Execute 比 ReAct 强在哪?”,我:“名字比较长,显得更高级?”,面试官:“门在那边,走好。”

7. 智能体经典范式构建:ReAct、Plan-and-Solve 与 Reflection

8. Agent Loop中的ReAct到底是什么?

9. 大模型Agent开发3种核心设计范式

10. 智能体(ReAct)架构范式

11. 从OpenClaw源码分析小龙虾是如何工作的? ——ReAct原理及源码分析 !

12. ReAct范式:AI智能体的思考、行动与观察

13. ReACT深度解析一:架构原理、实现机制与演进方向

14. AI Agent-验证ReAct范式 我们看看这篇奠定了AI Agent工作流程的论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》 我们举下面2个例子来验证ReAct范式。 1.计算数学题 2.计算BMI#agent框架 #大模型应用#AI

15. AI Agent 三种设计范式:ReAct、Plan & Execute、Multi-Agent一文图解

16. ReAct、Plan-and-Execute、Reflection、Multi-Agent 对比及分别适合什么场景?

17. AI Agent两大核心范式:Plan-and-Execute vs ReAct,优势全解析

18. Agent开发(一):Agent 到底是什么?从 ReAct 到 Function Call 的原理拆解

19. 大模型React范式实践

20. ReAct:让大模型学会"边想边干"的智能体范式

21. 从零开始构建智能体(二)ReAct等三大范式实战:让智能体学会思考和行动

22. ReAct必考:Agent为什么不能一步完成任务?

23. ReAct、Plan-and-Execute 与 Reflection 的本质差异与落地指南

24. 三分钟看懂AI Agent 三种推理范式

25. Agent中的ReAct模式及类似模式详解

26. 吃透ReAct模式:90%轻量化AI Agent的底层核心范式

27. Agent 六大主流架构范式,一篇文章全搞懂

28. 面试题:设计一个能自主完成“竞品分析报告”的AI Agent,你会选择哪种设计范式?

29. 🔥AI Agent必看|ReAct模式从原理到实现,未来趋势全拆解

30. 前沿洞察 | 从人在循环内到循环外,看懂工程端到端的能力

31. AI 智能体驾驭 (Harness) 工程的兴起

32. 基于 DataWorks Data Agent 的数据研发范式升级:淘宝直播从 ETL 到全托管的实践

33. 构建专业智能体:从通用 AI 到企业级应用的工程化实践

34. 企业级 AI 编程需要构建"规范—纪律—协同"三层体系:OpenSpec 负责将模糊需求转化为严格规范实现规范即代码,Superpowers 通过强制 TDD 和自动化验证保障工程纪律,Harness 作为驾驭层实现多 AI 智能体协同调度,三者形成从单点开发到复杂系统工程的完整闭环。 企业级 A

35. 【从 ReAct 到 Ralph Loop:AI Agent 的持续迭代范式】Ralph Loop是一种AI编程范式,通过Stop Hook拦截机制强制模型持续迭代,直至满足可验证的完成条件(如测试通过、输出特定标记),解决AI“半途而废”问题。它依赖外部状态(Git、文件系统)实现自我参照循环,支

36. Compound Engineering 是一种让每次工程投入都降低后续工作难度的 AI 驱动开发方法论,通过"构思-头脑风暴-规划-执行-审查-打磨-复利"七步循环,将工程师角色从编码者转变为系统设计师与质量把关人,使单人团队也能高效运维多个产品。 Compound Engineering 的核

37. 2025 年是 AI 智能体 (AI Agent) 之年。2026 年将是智能体驾驭系统 (Agent Harness) 之年。 人人都在构建 AI 智能体。但大多数人在构建错误的东西。 他们在优化模型,而本该优化的是驾驭系统。模型是商品,驾驭系统才是护城河。 Claude Code 证明了这一

38. Agent Skills 是一种可被 AI 智能体在运行时发现、理解、调用和组合的结构化能力模块,通过将专家知识沉淀为可复用的标准操作流程,解决了巨型提示词灾难、执行能力与专业知识脱节以及企业级可靠性缺失三大工程痛点,实现 AI 任务执行从"每次重新解释"到"稳定复用"的转变。 Agent Ski

39. 澜舟科技周明:五大挑战拖慢企业AI落地,智能体工程是破局关键

40. OpenAI Agents SDK:生产级智能体开发的工程化利器

41. 金融可信智能体:Agentic Engineering 的工程实践与演进

42. 榨干Codex三个月后,我总结了这5大协作范式...

43. 刚刚,英伟达革了自己的命:智能体自主进化7天,干掉所有算子工程师、GPU专家

44. 如何成为世界一流的智能体工程师

45. 卡帕西宣判Vibe Coding终结!99%代码AI接管,智能体工程时代开启

46. 从教 AI "怎么问"的提示词工程(Prompt Engineering),到教 AI "喂什么"的上下文工程(Context Engineering),再到今天的驾驭工程(Harness Engineering)——把 AI 真正套上缰绳,让它持续、自主地替你干活。OpenClaw 就是这根缰绳。

47. 如何成为一个AI Agent 工程师?

48. 演讲回顾|华苏科技李鹏博:人机协同重构座舱测试范式,AI 破解行业三大瓶颈

49. AI智能体的核心在于"while循环+工具使用+执行器"的架构,其能力边界由可用工具决定。 软件工程的本质复杂度无法消除,AI编码工具的价值在于高效应对本质复杂度的同时,尽可能降低自身引入的偶然复杂度。 "渐进式Spec"框架的核心是Spec Coding理念——在让AI写代码前,先用结构化文档

50. 黄仁勋称「Prompt 已死,AI 圈正追逐 Loop」,这对 AI 开发及工程师意味着什么?

51. 金融可信智能体的工程范式——从单Agent到自进化,蚂蚁数科如何解决归因难题?

52. 如何为 AI 智能体编写一份好的规范Spec? 编写一份优秀的 AI 智能体规范Spec 需要结合软件工程的最佳实践和对大语言模型特点的理解。 首先,从高层次的愿景开始,让 AI 智能体在明确的目标指导下展开详细计划,避免一开始就陷入过度设计的困境。 规范应像专业的 PRD 或 SRS 一样结构

53. Harness 驾驭工程是 AI 平权的必经之路?

54. AI智能体的崛起——re: Invent 2025解读AI从工具到数字员工的转型

55. 「Loop 工程」火了:从写提示词,到让 AI 自动干活!

56. 【Code designs Harness 还是 Model drives Harnesses?】智能体驾驭层这种可复用的设计模式,能否被表示为一个可执行的自然语言对象,将模型周围偶然的胶水转变为科学的表示对象。https://developer.aliyun.com/article/1740694

57. 20 分钟吃透 ReAct Agent!别死磕Prompt了!!

58. 建了10个意图全打架,重写3次架构:我做金融多智能体的30天踩坑实录

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