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软件开发范式的底层逻辑变了——从瀑布到敏捷再到 AI 开发，不是在改进旧流程，而是把整个开发流程替换掉了。

• 瀑布模型：靠前期规划，像从零攒一辆摩托，上线那天才知道对不对
• 敏捷开发：靠快速反馈，从滑板迭代到摩托，但每一步仍然要人写代码
• AI 开发：靠意图表达，你描述要什么，直接给你成品摩托
• 核心转变在于驱动力的迁移：Plan → Feedback → Intent
• 效率提升不是"AI 写代码更快"，而是消灭了中间的等待和沟通成本

别再把 AI 当成"更快的程序员"——它在替换开发流程本身，不只是加速写代码这个动作。

Agent 死循环不是极端情况，是给模型自由度必须付的代价。

• 直接原因：工具调用失败后盲重试——不换参数，反复撞同一堵墙。
• 深层原因：循环缺少收敛信号，Thought 和 Action 之间没有"该停了"的显式判断。

1. 第一层防御：max_steps 硬限制，两行代码兜住 80% 的翻车。
2. 第二层防御：把 Finish 做成一个 Action，循环有了天然终止条件。
3. 第三层防御：system prompt 里写死"重试失败就换策略"，主动避障。

• 工程底线：step_id + 全局超时 + 连续重复 Action 检测，别信 Agent 能自己收敛。
• 三层防御一起上，单靠任何一层都有盲区。

ReAct 是默认范式但不是唯一解——选错工作模式比选错模型更致命。

1. Function Calling：无推理链的直接工具调用，延迟最低，仅适合单步任务。
2. Plan-and-Execute：先规划全局再逐步执行，长任务完成率高 2-3 倍，但无法动态调整。
3. Reflection：生成 → 批评 → 修正循环，能自纠低级错误，代价是每轮多烧一倍 token。
4. Multi-Agent：多 Agent 分工或辩论，适合复杂任务，协调开销和成本是硬伤。
5. Routing：先分类再分发到专精模型，成本可控但分类错误会连锁翻车。

最佳实践：确定性任务→Plan-Execute，开放探索→ReAct，质量敏感→加 Reflection，规模大→Multi-Agent。

ReAct 不是"推理"和"行动"的简单拼接，是把两者编织成一条交替推进的链路：每一步推理都有观测反馈，每一步行动都有推理支撑。

• 定义：模型交替生成"思考"和"行动"，每次行动后把环境返回的观测结果注入下一步推理，形成闭环。
• 与 CoT 的核心差异：CoT 在推理链中"脑补"事实，ReAct 通过外部工具或环境把推理接地——幻觉会触发不符预期的观测，反过来暴露推理错误。
• 关键循环：Thought → Action → Observation → Thought，这个循环给 Agent 带来自我纠错能力——工具调错了？看返回就知道，下一步改。
• Action Space 设计：工具描述、参数 schema、返回格式，这三样写不好，ReAct 的效果直接打对折。
• 常见翻车：Agent 陷入重复 Action-Observation 死循环，没有收敛判断——需要加 max_steps 或让模型自己输出 Finish。
• 适用场景：需要多步信息检索、代码执行、API 调用的任务。简单的单轮问答用 ReAct 是过度设计。