Agent能自己干活的核心 ：ReAct三步循环

1. Agent 和普通对话AI到底差别在哪？
2. ReAct：三个动作构成一个循环
3. Tool Use：Agent 的手和脚
4. 总结

一、Agent 和普通对话AI到底差别在哪？

"Agent 就是 AI 会自己干活。"这句话没错，但遮住了一个更重要的问题：它和普通 AI 对话，结构上到底差在哪？

普通对话：一问一答就结束

你跟 LLM 说"帮我写一封邮件"，它写完，任务就终止了。这是一条单次链路：输入 → 输出 → 结束。LLM 是一个问答机器，输出一次后没有后续。

Agent：一个持续运转的结构

Agent 完全不同。你给它一个任务——比如"帮我分析竞品，然后写一份报告"——Agent 的工作方式是这样的：

第1轮：先思考需要搜索竞品信息 → 调用搜索工具找三家竞品最新动态 → 观察结果，信息量挺大第2轮：回到思考，发现缺财务数据 → 去官网或股市API抓取数据 → 观察结果第3轮：继续思考，数据够了吗？→ 不够就再搜，够了就开始组织报告......最后一轮：把报告写完，交给你。

每一个环节 Agent 都在做决定——下一步该做什么？需要调哪个工具？结果够不够？要不要再来一轮？这个循环直到任务完成，或者 Agent 自己判断该停止了（超出循环次数、Token 上限、连续相同结果、显式失败）。

二、ReAct：三个动作构成一个循环

Agent 的持续运转依赖一套标准框架，叫 ReAct——Reasoning（思考）+ Act（行动）+ Observe（观察）。

┌──────────────────────────┐ │任务输入│ └────────────┬─────────────┘▼ ┌───────────────────────┐┌──▶ │ Reason 思考│← 分析现状，决定下一步│└───────────┬───────────┘│▼│┌───────────────────────┐││Act 行动│← 调用工具，执行操作│└───────────┬───────────┘│▼│┌───────────────────────┐││Observe 观察│← 拿到结果，评估是否完成│└───────────┬───────────┘│││ ┌──────┴──────┐│ ▼▼│任务完成？任务未完成│ │││ ▼││返回结果└── 回到 Reason，进入下一轮└──────────────────────────┘

如果 Agent 没有 Observe，它就无法判断"现在的状态"与"目标"之间还有多大差距。"Observe"是闭环的关键——没有观察就没有修正，没有修正就没有真正的自主。

ReAct 不是 LangChain 那种大型开发库，而是一套Agent 通用的循环工作标准。无论是 Claude Code 的编程 Agent 还是 Manus 的浏览器操控 Agent，底层逻辑都是同一套 Reason → Act → Observe 的循环。

三、Tool Use：Agent 的手和脚

ReAct 循环中，Act 这一步依赖的就是 Tool Use（工具调用）。工具是 Agent 的"手和脚"——没有工具，Agent 只能在脑子里转，转完之后还是只有文字。

常见的 Agent 工具

为什么代码执行器是 Agent 的杀手锏？

Anthropic 是当前最牛的 Agent 企业，他们押注的核心工具是代码执行器。原因很简单：代码是世界上最精确的语言——编译器的报错就是天然的质量检查，单元测试的通过/失败就是明确的验收标准。"文无第一，武无第二"——文案好坏见仁见智，但代码能不能跑、测试过不过，是一目了然的。

工具覆盖范围 = Agent 能力边界

工具越多，Agent 能干的事情越多。Agent 产品的能力上限，直接被它接入的工具数量和种类决定。选择 Agent 产品时，第一件事就是看它支持哪些工具——工具的覆盖范围，直接定义了 Agent 的能力边界。

四、总结

1. 结构差异：普通对话是单次链路（输入→输出→结束），Agent 是持续循环（思考→行动→观察→再思考……直到任务完成）。
2. ReAct 三步闭环：Reason（分析现状、决定下一步）→ Act（调工具做事）→ Observe（拿结果、评估差距）。缺了 Observe 就没有修正，没有修正就没有真正的自主。
3. Tool Use 是手脚：搜索、代码执行、文件 I/O、浏览器操控、API 调用——工具越多，Agent 越"能干"。
4. 代码即验收：Anthropic 把代码执行器作为 Agent 核心工具，因为代码有明确的编译和测试标准，能形成可量化的验收闭环。
5. 选 Agent 先看工具：工具的覆盖范围 = Agent 的能力边界，这是评估任何 Agent 产品的第一标准。

一句话：普通 AI 是给你一把答案，Agent 是替你完成一个过程。

—— Agent 不是更聪明的 Chatbot，而是一种全新的工作方式。