# AI Agent 开发入门：从 ReAct 到多智能体协作


AI Agent 是当下大模型应用最热门的方向之一。本文从最基础的 ReAct 推理循环讲起，梳理单 Agent 的核心构成：模型、工具、记忆与规划。

## 从 ReAct 开始

ReAct（Reasoning + Acting）把「思考」和「行动」交替进行，让模型在推理的同时调用外部工具，从而突破纯文本生成的局限。

```text
思考 → 行动 → 观察 → 思考 → ... → 最终答案
```

## 走向多智能体

当任务变复杂时，单一 Agent 会力不从心，于是有了多智能体协作：专家分工、流水线、辩论等模式。工程落地时，重点要处理好 Agent 间的消息传递、状态管理与容错。

后续会结合具体框架展开实践。

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> 作者: [ZeroCoding](https://zerocoding.online/)  
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