ReAct 在多智能体协同中如何应用？

1. 单 Agent ReAct 作为基础构建块

在多智能体系统中，每个独立的 Agent 通常都运行着自己的 ReAct 循环。例如在 CrewAI 框架中，每个角色（研究员、写作者、审核员）都是一个独立的 ReAct Agent，拥有自己的工具集和记忆空间。

2. 协作模式的演进

多智能体系统的通信架构经历了从星型拓扑（中心化调度）到网状拓扑（去中心化协作）再到分层拓扑（平衡效率与可管理性）的演进。无论采用哪种拓扑，底层的单个 Agent 大多遵循 ReAct 范式进行自主决策。

3. 实际应用案例

在企业级部署中，多 Agent 系统可以将复杂工作流分解为由不同专业 Agent 处理的子任务。例如在客户服务场景中，可以有专门负责工单分类的 Agent、负责知识库检索的 Agent、负责执行操作的 Agent，以及负责任务路由的协调 Agent。每个 Agent 内部都运行 ReAct 循环，Agent 之间通过标准化的消息协议进行通信。

4. 扩展性挑战

研究表明，当 Agent 规模扩展到一定程度时，协调开销可能超过性能增益，出现边际收益递减的现象。如何在 Agent 数量与系统效率之间找到最优平衡点，是当前多智能体研究的重要课题。