在人工智能领域,大模型智能体的架构设计正成为技术落地的核心挑战。ReAct与AutoGPT作为两类典型架构范式,在任务规划、环境交互、决策优化等关键环节展现出截然不同的技术路径。本文将通过系统化的技术拆解与实验数据对比,揭示两者在底层设计哲学、工程实现细节及场景适配性上的本质差异,并提供可落地的架构
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在人工智能领域,大模型智能体的架构设计正成为技术落地的核心挑战。ReAct与AutoGPT作为两类典型架构范式,在任务规划、环境交互、决策优化等关键环节展现出截然不同的技术路径。本文将通过系统化的技术拆解与实验数据对比,揭示两者在底层设计哲学、工程实现细节及场景适配性上的本质差异,并提供可落地的架构