ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践

ReAct 范式深度解析：从理论到 LangGraph 实践

摘要

ReAct范式通过“思考-行动-观察-调整”循环，解决了传统AI在复杂任务中推理与行动脱节的问题。LangGraph框架实现了ReAct，支持动态决策、工具调用与状态管理，提升了AI的灵活性与透明度。实际项目中，ReAct在智能PPT生成等场景展现了显著优势，优化了决策过程与用户体验。