在 LangChain 框架中，create_tool_calling_agent 和 create_react_agent 是两种用于构建智能体的核心函数。它们的主要区别在于模型与工具交互的机制、提示词的格式以及对模型能力的要求。

简而言之：

• create_react_agent：基于经典的 ReAct (Reasoning + Acting) 模式，依赖文本解析，兼容性强但可能不够稳定。
• create_tool_calling_agent：基于模型的原生工具调用能力，依赖结构化输出，更稳定、高效，是现在的推荐做法。

下面是详细的对比分析：

1. create_react_agent (经典 ReAct 模式)

这是 LangChain 早期最流行的构建方式。它的核心思想是让 LLM 通过生成特定的文本来决定下一步行动。

• 工作原理：
  1. 提示词工程：Prompt 中明确指示模型按照特定的格式（如 Thought:, Action:, Action Input:）进行思考。
  2. 文本生成：模型生成一段纯文本，例如：

        Thought: 我需要查询当前的天气
        Action: Search
        Action Input: 北京天气

                3. 文本解析：LangChain 使用 OutputParser 解析这段文本，提取出要调用的工具名称和参数。
                4. 执行与循环：执行工具，将结果作为新的 Observation 拼接到 Prompt 中，再次发给模型。

• 优点：
  • 兼容性极好：理论上任何能够生成文本的 LLM（包括早期的开源模型）都可以使用，只要它能遵循指令格式。
• 缺点：
  • 脆弱性：如果模型生成了不符合格式的文本（例如多打了一个空格、说了句废话），解析器就会报错，导致流程中断。
  • Token 消耗：每次循环都需要把完整的思考过程和特定的格式说明发回给模型。
  • 速度较慢：因为依赖于文本生成和正则解析，处理多步骤推理时效率较低。

2. create_tool_calling_agent (原生工具调用模式)

这是随着 OpenAI 推出 Function Calling API 后兴起的方式，也是 LangChain 目前推荐的主流方式。

• 工作原理：

  1. 绑定工具：通过 .bind_tools() 方法将工具的定义（Schema）以 JSON Schema 的格式附加在模型请求中。
  2. 原生识别：LLM 在推理时，不再生成 Action: ... 这种文本，而是直接在 API 响应中通过特定的字段（如 OpenAI 的 tool_calls）返回一个结构化的对象，指明要调用哪个工具以及参数。
  3. 结构化处理：LangChain 直接读取这个结构化的字段，无需进行复杂的文本解析即可执行工具。

• 优点：

  • 稳定性高：模型 API 保证返回的结构是合法的 JSON，极大减少了因格式错误导致的失败。
  • 效率高：模型专门针对工具推理进行了微调，通常能更准确地选择工具和提取参数，推理速度也更快。
  • 支持多工具并行：许多支持工具调用的模型可以在一次响应中同时请求调用多个工具。

• 缺点：

  • 模型限制：必须使用支持原生工具调用/函数调用的模型（如 GPT-3.5/4, Claude 3, 以及部分微调过的开源模型如 Llama 3 - Tool use 版本）。对于普通的 Chat 模型不适用。

3. 核心对比表

4. 代码示例对比 (逻辑层面)

ReAct Agent 的 Prompt 示例 (逻辑)：

Question: What is the weather in Beijing?
Thought: I should search for the weather.
Action: Search
Action Input: Beijing
...

*Agent 内部需要写正则表达式来截取 Search 和 Beijing。*

Tool Calling Agent 的 API 请求 (逻辑)：

{
  "model": "gpt-4",
  "messages": [...],
  "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "Search", ...}}]
}
// 模型直接返回：
{
  "tool_calls": [{
    "id": "call_123",
    "function": {"name": "Search", "arguments": "{\"query\": \"Beijing\"}"}
  }]
}

Agent 内部直接读取 tool_calls 字段，无需解析。

5. 总结建议

• 如果你使用的是 GPT-3.5/4、Claude 3 等先进模型：请优先使用 create_tool_calling_agent。它是现代的标准，错误率更低，体验更好。
• 如果你使用的是早期的开源模型（如 Llama-2, Vicuna）或者模型不支持 API 级别的工具调用：你需要使用 create_react_agent（或者 create_json_agent），通过提示词技巧来强制模型调用工具。