LLM Agent 架构实践：ReAct 范式、工具调用与长程记忆管理

构建自主智能体（Agent）正在从概念走向工业级落地。

关键架构组件

• ReAct (Reasoning + Acting)：让模型交替进行思考（Thought）、行动（Action）与观察（Observation）；
• Function Calling：定义严格的 JSON Schema，让大模型作为决策大脑调度外部 API；
• 记忆管理：短期上下文窗口压缩 + 长期向量检索归档。

在复杂的工具链调用中，如何防止 Agent 陷入无限死循环？我们的经验是加入硬步数拦截和语义回滚机制。