ReAct Agent 进阶：多工具协作与动态决策

引言：单工具 Agent 只是开始，真正有价值的是多工具协作

上一篇我们已经拆解了 ReAct Agent 的底层机制：

Thought → Action → Observation → Thought → Final Answer

并理解了：

• Prompt 如何影响决策
• Tool Calling 如何执行
• Observation 为什么必须写回上下文

但现实业务里，一个工具往往解决不了问题。

例如用户问：

帮我查北京今天的天气，如果高于30度，推荐附近商场，并计算打车预算。

这类问题通常需要多个能力：

• 天气查询
• 地点搜索
• 距离/价格计算
• 综合决策输出

这时，单工具 Agent 已经不够了。

你需要的是：

多工具 ReAct Agent

也就是让 Agent 能够：

• 同时拥有多个工具
• 根据问题自主选择工具
• 决定调用顺序
• 根据上一步结果继续下一步行动

这篇文章，我们就进入单 Agent 的真正实战阶段。