AI智能体思考框架革命：三大范式深度剖析与技术演进

摘要

在AI智能体爆发式增长的背景下，思考框架已成为决定智能体能力上限的核心要素。本文系统解析当前主导行业的三大思考框架——ReAct、Tree of Thoughts（ToT）和Chain of Verification（CoVe），通过架构图解、代码实现与实测数据对比，揭示其在复杂推理、工具调用、幻觉抑制等场景的技术差异。结合Meta、OpenAI等头部企业实战案例，探讨框架选择策略及融合应用方案。全文超6000字，含10张架构图与4个代码案例，为开发者提供智能体认知架构设计指南。

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1 思考框架：AI智能体的“元认知引擎”

1.1 框架的核心价值

传统LLM的单步推理局限在复杂场景中暴露明显缺陷：