一、引言

• 在人工智能领域，Agent 技术正成为推动 AI 系统向主动推理、复杂任务处理演进的核心方向。本文将深入解析当前主流的两种 Agent 技术 ——ReAct（推理与行动协同框架）和Function Call（结构化功能调用），探讨其技术原理、应用场景及开发实践要点。

二、ReAct：推理与行动协同框架

1. 核心思想

• ReAct（Reason + Act）通过推理链（Chain-of-Thought）与工具调用（Tool Use）的闭环结合实现动态决策。模型在解决问题时，会交替进行逻辑推理和工具调用，逐步逼近答案。其核心逻辑是：先通过自然语言推理明确下一步行动，再调用工具获取信息，基于返回结果继续推理，形成 “思考 - 行动 - 观察 - 再思考” 的迭代过程。

2. 关键技术

2.1 推理（Reasoning）

• 模型以自然语言形式生成推理步骤，将复杂问题拆解为可执行的子任务。示例：问题：某商品原价 200 元，8 折后利润率 20%，成本价多少？
• 推理过程如下：

1. 计算折后价：200×0.8=160 元
2. 设成本为 C，根据利润率公式得：160-C=0.2C → C≈133.33 元

2.2 行动（Action）

• 当需要外部数据或计算时，触发工具调用（如 API 接口）。示例：

Action: Calculator(expression="200\*0.8")  # 调用计算器工具
Observation: 160  # 工具返回结果
Action: SolveEquation(equation="160 - x = 0.2x")  # 调用方程求解工具
Observation: x≈133.33  # 工具返回结果

3. 典型应用场景

• 数学问题求解：集成 WolframAlpha 实现复杂计算
• 实时信息检索：通过 Google Search API 获取动态数据
• 复杂流程处理：协调多系统完成跨平台任务（如电商订单处理）

三、Function Call：结构化功能调用

1. 核心机制

• Function Call 的本质是将自然语言指令映射到预定义函数，实现 “语义到结构化参数” 的转换。模型通过解析用户问题，生成包含函数名和参数的 JSON 结构，直接触发具体功能。
• 示例：用户提问：“北京明天天气如何？"
• 解析结果：

{
	"function": "get_weather",
    "params": {"location": "北京", "date": "2025-6-1"}
}

2. 技术实现要点

2.1 函数描述规范

• 使用 JSON Schema 定义函数签名，明确函数名称、参数类型及说明。示例如下：

{
	"name": "get_stock_price",
	"description": "查询股票实时价格",
	"parameters": {
		"symbol": {"type": "string", "description": "股票代码"}
	}
}

2.2 动态调度系统

• 需实现函数注册、权限管理、结果回调等机制，确保功能调用的安全性和可靠性。

3. 行业应用案例

• 智能客服：调用订单查询 API 回复用户咨询
• 数据分析：自动生成 SQL 语句查询数据库
• 物联网控制：向智能设备下发指令（如调节空调温度）

四、技术对比与演进趋势

1. 核心差异

维度	ReAct	Function Call
核心目标	复杂问题分步求解	精准功能触发
交互方式	多轮迭代（思考 - 行动闭环）	单次请求 - 响应
工具管理	动态扩展（按需调用工具）	预定义函数库（需提前注册）
适用场景	开放域问题（如通用问答）	封闭业务系统（如企业 API）

2. 演进趋势

新一代 Agent 系统（如 AutoGPT）正融合两者优势：

1. 任务规划：通过 ReAct 拆解复杂目标，生成执行流程
2. 具体执行：使用 Function Call 调用预定义函数完成原子操作
3. 长期追踪：结合记忆机制（Memory）管理多阶段任务状态

五、开发实践建议

1. 工具设计原则

• 原子化：每个工具仅实现单一功能（如 “Calculator” 仅负责计算）
• 容错处理：添加重试机制和备用方案（Fallback）
• 权限隔离：敏感操作（如支付）需二次确认或权限校验

2. 提示工程技巧

• ReAct 典型 Prompt 结构：

TEMPLATE = """
可用工具：{tools}  # 列出所有可用工具
历史记录：{history}  # 记录对话历史
当前问题：{question}  # 待解决的问题
请按以下格式响应：
思考：[推理过程]  # 说明下一步思考逻辑
行动：{tool_name}(参数)  # 调用工具的名称和参数
"""

3. 典型错误规避

• 幻觉调用：增加工具存在性校验（如检查函数是否已注册）
• 参数错误：强化 JSON Schema 校验，确保输入格式正确
• 循环陷阱：设置最大迭代次数（如限制最多调用 5 次工具）

六、总结

• ReAct 和 Function Call 分别代表了 Agent 技术中 “推理驱动” 与 “功能驱动” 的两种路径：前者擅长处理开放域复杂问题，后者适用于结构化业务场景。随着技术融合，未来 Agent 系统将更注重动态规划能力与精准执行能力的结合，推动 AI 从 “被动响应” 向 “主动决策” 迈进。开发者可根据具体场景选择技术方案，同时关注工具设计的模块化与提示工程的优化，以提升 Agent 系统的可靠性和效率。