ReAct 是一种"推理轨迹 + 工具调用"交替的 Agent 范式,强调让模型边思考边行动。现代 Agent 框架大多以原生函数调用作为底层原语,在其之上编排 ReAct 式的工作流。
早期 ReAct 依赖提示词工程,在 System Prompt 中描述工具与格式、配合示例引导输出,灵活但格式稳定性差、需大量容错;原生工具调用则在训练阶段对齐 Schema,输出稳定且支持并行调用,鲁棒性显著更强。
基于提示词工程的方案容易出现格式漂移与解析失败,而原生结构化调用天然约束输出形态,并能在单次响应中并行发起多个独立工具调用,更适合生产级、多步骤的 Agent 系统。