AI Engineering Academy

从 Prompt 到生产系统 · 五大阶段 32 课

正在学习L2 · Agent 与 ReAct1/6 · 任务进入

0/32 已完成

L1会说话 · Prompt 工程人 → 模型

L2会做事 · 工具调用与流程模型 → 世界

L3有知识 · RAG 与记忆世界 → 模型

L4会架构 · Agent 架构与协作单体 → 群体

L5成系统 · 评估、追踪与反哺应用 → 生产

第 1 步 · 共 6 步

任务进入

任务与工具清单进入循环

一个 ReAct Agent 启动时拿到两样东西：任务描述（向初学者解释 ReAct 如何工作）和一份固定的工具白名单。循环还没有开始转，但信任边界已经画好。

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事件 0/2

关系主线：思考→行动→观察循环往复；白名单管能力，步数上限管时间，出口只有两个。

课程概览

把「下一步」交给模型：思考-行动-观察循环与两道保险。

论文: ReAct：交替生成推理轨迹（Reasoning traces）与动作（Actions），观察结果回注继续推理来源：Yao et al., ICLR 2023, arXiv:2210.03629
实证收益: 在 HotpotQA/FEVER 等知识推理任务上，ReAct 提升事实性与可解释性；决策类基准上超过模仿与强化学习方法来源：Yao et al., ICLR 2023
工程铁律: 工具白名单 + 步数上限是生产 Agent 的最低配置（本平台同样强制执行）来源：本课程工程实践

实现 ReAct 循环并守住两道保险，跑通测试。

进入工作台完成练习后点「运行检查」，以上验收项由隐藏测评逐项判定。

全部课程限时免费学习。动手实验室（编辑练习 → 运行检查 → 隐藏测评逐项判定）将在正式版开放。