项目 03：ReAct 模式 Agent

难度：⭐⭐ | 限时：3-5 小时

题目描述

实现一个遵循 ReAct（Reasoning and Acting）模式的 AI Agent，通过 Thought → Action → Observation 循环解决问题。

核心要求

1. ReAct 循环

Thought：思考当前状态和下一步计划
Action：执行工具调用或操作
Observation：观察行动结果
基于观察更新思考，决定下一步

2. 工具集成（至少 2 个）

搜索工具（获取实时信息）
计算器工具（数学运算）
Agent 自主选择调用哪个工具

3. 多轮交互

保持上下文的多轮对话
用户可以澄清问题，Agent 可以追问

4. 完成判断

有机制判断何时已解决问题
给出最终答案

加分项

错误恢复（工具调用失败时重新规划）
高级记忆管理（总结长对话、区分短期/长期记忆）
防护机制（防 prompt injection、不安全工具使用）
性能优化（减少 LLM 调用次数）
Web 界面

评估标准

维度	权重
ReAct 模式理解与实现	30%
工具选择与使用	25%
多轮交互能力	20%
代码质量	15%
文档	10%