智能体决策机制深度剖析：ReAct、Plan-and-Execute与自适应策略
作为一名深耕人工智能领域多年的技术研究者，我深深感受到智能体(Agent)技术正在成为AI发展的关键转折点。从早期基于规则的专家系统，到如今融合大语言模型的智能代理，我们见证了决策机制从简单条件判断向复杂推理规划的演进历程。
在我的研究实践中，智能体决策机制的核心挑战始终围绕着如何在动态环境中做出最优决策。传统的决策树和状态机虽然逻辑清晰，但面对复杂多变的现实场景时显得力不从心。而随着GPT-4、Claude等大语言模型的兴起，我们迎来了前所未有的机遇——通过自然语言推理和规划，智能体可以展现出接近人类水平的决策能力。
当前主流的决策框架中，ReAct(Reasoning and Acting
AI Agent 发展史：从 ELIZA 到 AutoGPT，60 年进化你错过了什么
当下AI技术已从「被动问答」迈入「主动执行」的全新阶段，AI Agent（人工智能智能体）成为大模型落地企业业务、自动化复杂场景的核心载体。不同于传统聊天机器人，AI Agent具备**自主感知、逻辑规划、工具调用、闭环执行**的完整能力，能够独立完成多步骤复杂任务。
本章将从技术进化、核心架构、主流框架、实战环境、伦理规范五个维度，带你从零建立AI Agent的认知体系，搭建专属实战开发环境，为后续高阶实战开发筑牢基础。
解锁京东API，实时掌握商品价格动态，定价策略更灵活！
本文详解如何利用京东API（jd.union.open.goods.price.query）实现实时价格监控，涵盖API接入、数据获取、存储分析及动态定价策略。通过构建监控系统，企业可快速响应竞品调价、优化库存、提升转化率，结合InfluxDB与预测模型，助力电商精细化运营，已验证提升销售额37%。
