原文摘要

本文是一篇关于如何构建一个极简ReAct Agent的实践教程。

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进一步信息揣测

• ReAct Agent的调试陷阱：实际开发中，大模型输出的格式稳定性是关键难点，需额外添加正则校验或后处理逻辑，否则容易因模型输出的非标准化响应（如工具名拼写错误、参数格式不一致）导致循环中断。
• 工具调用的隐性成本：文中未提及但实践中需注意，工具调用（如审批系统接口）可能涉及权限申请、限流策略，内部系统往往需要走冗长的审批流程，提前与运维团队沟通可避免项目卡壳。
• Java实现的性能取舍：虽然示例用Java编写，但行业内部更倾向Python（LangChain等框架生态完善），Java版本在动态工具加载和prompt模板管理上需自行造轮子，团队技术栈选择需权衡开发效率与性能需求。
• Observation的隐藏风险：工具返回结果若包含敏感数据（如审批人联系方式），直接拼接到prompt可能导致信息泄露，需内置脱敏层，这是企业级应用才会遇到的合规细节。
• 终止条件的实战经验：示例用简单break判断循环结束，但真实场景需设置超时机制（如最多10轮）和异常fallback策略，否则可能因模型逻辑混乱导致无限调用产生高额API费用。
• 内部协作的潜规则：供应链场景下，补货审批Agent的实际效果取决于采购/仓储部门的数据开放程度，跨部门推进时需争取高层授权，否则工具调用权限可能被搁置。