AI代理如何构建：架构、ReAct与Python中的实际实现
AI代理并非简单的‘智能聊天机器人’；它们是能够进行规划、选择工具、发起外部调用并实时调整行动的自主系统。与仅在生成前提供上下文的RAG不同，代理管理着从目标分析到最终结果的整个任务解决周期，并且具备自我检查功能。这对开发者而言代表着一个全新的自动化水平，尤其是在需要与API、代码、数据库或外部服务进行多步骤交互的场景中。
— Editorial Team
AI 代理：Python 中的架构与实现
本文为开发者解释 AI 代理架构：组件（LLM、工具、内存、规划器）、ReAct 模式、多代理系统以及使用 LangChain 在 Python 中的实际实现。
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