七、ReAct 和 Function Calling 有什么区别？这个问题面试很常见。很多人会把 ReAct 和 Function Calling 混在一起。其实它们不是一回事。一句话区分：ReAct 是一种 Agent 决策模式，Function Calling 是一种工具调用实现方式。更简单地说：ReAct 解决的是：模型什么时候该调用工具，调用哪个工具，拿到结果后下一步怎么做。Function Calling 解决的是：模型如何用结构化参数调用某个函数。可以这样回答面试官：Function Calling 更像是工具接口层，ReAct 更像是工具使用策略。ReAct 的 Act 阶段可以通过 Function Calling 来实现，但 ReAct 不等于 Function Calling。这个边界一定要讲清楚。否则很容易被认为只是懂 API，不懂 Agent。八、ReAct 和 Workflow 有什么区别？现在很多 AI 应用平台都有 Workflow，比如 Dify、Coze、n8n、LangGraph 等。面试官可能会继续问：那 ReAct 和工作流有什么区别？可以这样回答：Workflow 更适合流程明确、步骤固定的任务；ReAct 更适合路径不确定、需要根据反馈动态调整的任务。举个例子。如果任务是：每天上午 9 点拉取数据，清洗后生成报表，发送到群里。这更适合 Workflow。因为步骤很固定。但如果任务是：帮我分析为什么今天转化率突然下降。这更适合 ReAct。因为排查路径不确定，可能要查：投放数据页面变更用户行为接口错误率支付失败率客服反馈发布记录下一步怎么查，要根据前一步结果决定。所以：稳定流程用 Workflow，不确定任务用 ReAct。实际工程里，两者经常结合使用。九、ReAct 在工程里怎么落地？一个简单的 ReAct Agent 系统，通常不是只有一个大模型。它至少包括下面几层：1. Agent Controller：控制循环负责控制整个 ReAct 流程。它要决定：最多执行几轮是否继续调用工具什么时候停止超时怎么处理工具失败是否重试是否需要人工确认没有 Controller，Agent 很容易失控。
发布于 北京
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