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文章 2025-05-09 来自：开发者社区

掌握Multi-Agent实践(三)：ReAct Agent集成Bing和Google搜索功能，采用推理与执行交替策略，增强处理复杂任务能力

  一个普遍的现象是，大模型通常会根据给定的提示直接生成回复。对于一些简单的任务，大模型或许能够较好地应对。然而，当我们面对更加复杂的任务时，往往希望大模型能够表现得更加“智能”，具备适应多样场景和解决复杂问题的能力。为此，AgentScope 提供了内置的 ReAct 智能体框架，使模型能够在多步骤、高复杂度的任务中展现出更强的推理与决策能力。 ReAct 算法来源...

掌握Multi-Agent实践(三)：ReAct Agent集成Bing和Google搜索功能，采用推理与执行交替策略，增强处理复杂任务能力
文章 2024-03-29 来自：开发者社区

Multi-Agent实践第4期：智能体的“想”与“做”-ReAct Agent

前言 在前几期的文章中，我们了解了如何利用AgentScope构建一个带有@功能的对话，以及如何搭建一个简单的五子棋游戏。在这些应用中，一个共性是大模型会直接根据提示产生回复，对于简单任务，或许大模型还能够处理。但当我们面对更加复杂的任务时，我们期待大模型变得更加“聪明”，能够应对更多样的场景，解决更加复杂的问题。本期文章，我们将向大家展示如何使用AgentScope内置的Re...

Multi-Agent实践第4期：智能体的“想”与“做”-ReAct Agent

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