把握Multi-Agent实践(三)：ReAct Agent集成Bing和Google搜索功能，接纳推理 ...

一个广泛的征象是，大模型通常会根据给定的提示直接生成回复。对于一些简单的任务，大模型大概可以大概较好地应对。然而，当我们面临更加复杂的任务时，往往希望大模型可以大概体现得更加“智能”，具备顺应多样场景和办理复杂问题的能力。为此，AgentScope 提供了内置的 ReAct 智能体框架，使模型可以大概在多步调、高复杂度的任务中展现出更强的推理与决策能力。
ReAct 算法来源于论文 “ReAct：Synergizing Reasoning and Acting in Language Models”，发表在 2023 年的 ICLR 会议上。ReAct 算法的核心是通过瓜代举行 reasoning 和 acting 的方式帮助智能体更好地应对和办理复杂问题。相较于一样平常的 reasoning 方法，可以大概根据当前的场景举行分析，做出更具有针对性的行动，而且提供了更好的可表明性和更高的容错度。
论文链接：https://www.alphaxiv.org/abs/2210.03629


1.ReActAgent

ReAct算法中，Acting一样平常通过调用工具的方式举行，因此我们首先需要为智能体预备工具函数，然后再使用这些工具函

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