从ReAct到LangGraph：构建AI Agent的完整技术栈

AI Agent正在重塑软件交互方式。从简单问答到复杂多步推理，Agent技术栈经历爆发式演进。

一、Agent基础架构

四核心组件：LLM(推理引擎)、Memory(短/长期记忆)、Tools(外部API)、Planning(任务分解)。

二、ReAct范式

Thought-Action-Observation循环：思考需要什么信息，执行工具调用，观察结果，再思考直到得出答案。

三、LangGraph状态机

StateGraph提供精细控制：节点(功能)、边(流转)、条件分支(动态路由)、检查点(状态持久化)。

四、工具链对比

LangChain生态最丰富；LangGraph最灵活(状态机循环)；CrewAI多角色协作；AutoGen对话驱动代码生成。

五、工程挑战

上下文窗口管理(摘要压缩)、工具调用降级(重试/回退/人工)、安全多层防护是落地三大难题。

六、未来

多模态Agent、具身智能、AutoSE(自动化软件工程)是下一个前沿方向。