引言

在人工智能助手和自主Agent快速发展的今天，如何让AI系统不仅能够理解复杂指令，还能有效地执行任务并适应动态环境，成为技术演进的关键问题。本文将深入探讨两种核心的Agent设计策略：Function Calling（函数调用）和ReAct（推理+行动），分析它们的设计原理、应用场景及协同价值，为开发者提供技术选型参考。

在AI Agent的设计中，Function Calling和ReAct是两种核心策略，分别对应工具调用能力和推理-行动协同机制。以下是它们的详细解释和对比：

1. Function Calling（函数调用）

定义

Function Calling 是Agent通过预定义或动态识别的外部工具（API、函数）来扩展能力的一种策略。Agent根据任务需求生成结构化请求（如JSON格式），调用外部函数获取结果，再整合到后续流程中。

核心特点

• 结构化交互：输入/输出需严格匹配函数接口（参数类型、格式）。

• 静态或动态绑定：

  • 静态绑定：提前注册工具列表（如OpenAI的Function Calling）。
  • 动态绑定：运行时检索可用工具（如MCP协议中的服务发现）。

• 依赖上下文：需结合用户意图和函数描述（如工具名称、参数说明）决定是否调用。

应用场景

• 数据查询：调用天气API获取实时信息。
• 事务处理：通过支付接口完成订单。
• 计算扩展：使用数学库解决复杂公式。

示例（伪代码）

# 用户请求："北京今天气温多少度？"
agent.generate(tools=[{"name": "get_weather", "parameters": {"location": "北京", "date": "today"}}]
)
# 调用get_weather API返回结果后，Agent整合回答："北京今日气温25℃。"

优势与局限

• 优势：精准高效、可复用现有服务。
• 局限：依赖工具描述质量，灵活性较低（需预先定义工具）。

2. ReAct（Reasoning + Acting）

定义

ReAct 是一种将推理（Reasoning） 和行动（Acting） 结合的框架，通过交替生成思考步骤（“我想做什么”“为什么这么做”）和实际动作（调用工具、查询知识库）来完成任务。

核心特点

• 循环迭代：

  思考 → 行动 → 观察结果 → 调整策略 → ...  
  

• 动态调整：根据中间结果修正路径（如发现API失败后尝试替代方案）。

• 支持多模态动作：可混合工具调用、知识检索、纯文本推理。

应用场景

• 复杂问题求解：如数学题分步推导。
• 纠错与回溯：处理工具调用失败时的备选方案。
• 开放域任务：需探索性交互的任务（如多跳问答）。

示例（ReAct流程）

用户问："爱因斯坦获得诺贝尔奖时几岁？"  
Agent思考：  
1. [Reason] 需要知道爱因斯坦的出生年份和获奖年份。  
2. [Act] 调用知识库查询"爱因斯坦出生年份" → 返回1879年。  
3. [Reason] 再查询"爱因斯坦诺贝尔奖获奖年份" → 返回1921年。  
4. [Act] 计算1921 - 1879 = 42岁。  
5. [Answer] 爱因斯坦获奖时42岁。  

优势与局限

• 优势：透明可解释、适应动态环境。
• 局限：计算开销大，可能陷入无效循环。

对比总结

策略	Function Calling	ReAct
核心目标	高效调用工具	结合推理与行动优化决策
灵活性	低（依赖预定义工具）	高（动态调整路径）
适用任务	明确、结构化任务（如API调用）	复杂、探索性任务（如多步推理）
实现复杂度	低（只需工具描述）	高（需设计推理循环）

协同使用案例

现代框架常将两者结合，例如：

1. Agent用ReAct决定是否需要调用工具；
2. 通过Function Calling执行具体操作；
3. 根据返回结果继续推理。

示例：

[Reason] "用户想订机票，需先查询航班和价格。"  
[Act] 调用航班搜索API（Function Calling）。  
[Observe] 发现直飞航班太贵。  
[Reason] "建议用户考虑中转航班。"  
[Act] 调用中转航班查询API。  

这种组合能兼顾效率与适应性，是当前Agent系统的常见设计模式。