引言

在人工智能助手和自主Agent快速發展的今天，如何讓AI系統不僅能夠理解復雜指令，還能有效地執行任務并適應動態環境，成為技術演進的關鍵問題。本文將深入探討兩種核心的Agent設計策略：Function Calling（函數調用）和ReAct（推理+行動），分析它們的設計原理、應用場景及協同價值，為開發者提供技術選型參考。

在AI Agent的設計中，Function Calling和ReAct是兩種核心策略，分別對應工具調用能力和推理-行動協同機制。以下是它們的詳細解釋和對比：

1. Function Calling（函數調用）

定義

Function Calling 是Agent通過預定義或動態識別的外部工具（API、函數）來擴展能力的一種策略。Agent根據任務需求生成結構化請求（如JSON格式），調用外部函數獲取結果，再整合到后續流程中。

核心特點

• 結構化交互：輸入/輸出需嚴格匹配函數接口（參數類型、格式）。

• 靜態或動態綁定：

  • 靜態綁定：提前注冊工具列表（如OpenAI的Function Calling）。
  • 動態綁定：運行時檢索可用工具（如MCP協議中的服務發現）。

• 依賴上下文：需結合用戶意圖和函數描述（如工具名稱、參數說明）決定是否調用。

應用場景

• 數據查詢：調用天氣API獲取實時信息。
• 事務處理：通過支付接口完成訂單。
• 計算擴展：使用數學庫解決復雜公式。

示例（偽代碼）

# 用戶請求："北京今天氣溫多少度？"
agent.generate(tools=[{"name": "get_weather", "parameters": {"location": "北京", "date": "today"}}]
)
# 調用get_weather API返回結果后，Agent整合回答："北京今日氣溫25℃。"

優勢與局限

• 優勢：精準高效、可復用現有服務。
• 局限：依賴工具描述質量，靈活性較低（需預先定義工具）。

2. ReAct（Reasoning + Acting）

定義

ReAct 是一種將推理（Reasoning） 和行動（Acting） 結合的框架，通過交替生成思考步驟（“我想做什么”“為什么這么做”）和實際動作（調用工具、查詢知識庫）來完成任務。

核心特點

• 循環迭代：

  思考 → 行動 → 觀察結果 → 調整策略 → ...  
  

• 動態調整：根據中間結果修正路徑（如發現API失敗后嘗試替代方案）。

• 支持多模態動作：可混合工具調用、知識檢索、純文本推理。

應用場景

• 復雜問題求解：如數學題分步推導。
• 糾錯與回溯：處理工具調用失敗時的備選方案。
• 開放域任務：需探索性交互的任務（如多跳問答）。

示例（ReAct流程）

用戶問："愛因斯坦獲得諾貝爾獎時幾歲？"  
Agent思考：  
1. [Reason] 需要知道愛因斯坦的出生年份和獲獎年份。  
2. [Act] 調用知識庫查詢"愛因斯坦出生年份" → 返回1879年。  
3. [Reason] 再查詢"愛因斯坦諾貝爾獎獲獎年份" → 返回1921年。  
4. [Act] 計算1921 - 1879 = 42歲。  
5. [Answer] 愛因斯坦獲獎時42歲。  

優勢與局限

• 優勢：透明可解釋、適應動態環境。
• 局限：計算開銷大，可能陷入無效循環。

對比總結

策略	Function Calling	ReAct
核心目標	高效調用工具	結合推理與行動優化決策
靈活性	低（依賴預定義工具）	高（動態調整路徑）
適用任務	明確、結構化任務（如API調用）	復雜、探索性任務（如多步推理）
實現復雜度	低（只需工具描述）	高（需設計推理循環）

協同使用案例

現代框架常將兩者結合，例如：

1. Agent用ReAct決定是否需要調用工具；
2. 通過Function Calling執行具體操作；
3. 根據返回結果繼續推理。

示例：

[Reason] "用戶想訂機票，需先查詢航班和價格。"  
[Act] 調用航班搜索API（Function Calling）。  
[Observe] 發現直飛航班太貴。  
[Reason] "建議用戶考慮中轉航班。"  
[Act] 調用中轉航班查詢API。  

這種組合能兼顧效率與適應性，是當前Agent系統的常見設計模式。