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原创 用 ReAct 框架打造一个具备实时搜索能力的 AI Agent（基于通义千问）

通过 结合推理（Reasoning）与行动（Acting），AI 可以在回答问题前先分析是否需要查询最新信息，再通过工具获取外部数据，最后整合结果给出回答。然而，LLM 受限于其训练数据的时效性，无法获取最新信息。ReAct（Reasoning + Acting）是一种让 AI 既能思考（Reasoning）又能执行任务（Acting）的方法。这样，AI 具备了类似人类的思考 + 搜索 + 总结能力，而不是单纯依赖静态训练数据。这样，AI 就能像人类一样，先分析问题，再利用工具，最终给出准确答案。