ReAct 框架：赋予 AI 思考与行动的新模式
分享的一个创新的 AI 框架，它通过将 LLMs 的推理能力（大脑）与执行具体操作的功能（双手）相结合，使 AI 能够像人类一样理解任务、进行推理并采取实际行动来解决现实问题
// ReAct 的定义： - ReAct 是一个框架，它结合了 LLMs 的推理能力和执行操作的能力 - 它使 AI 能够理解、规划并与现实世界进行交互
// ReAct agents 的工作原理： 它整合了两个关键组件： - 大脑（LLM 提供的思考能力） - 手（执行操作的能力）
// 框架组成部分： - Task（任务输入） - Agent（智能体，包含 LLM 和工具） - Environment（环境） - Response（响应输出）
// 实际应用示例： 作者用一个判断是否需要带伞的场景来说明 ReAct agent 的工作流程： - 接收用户询问是否需要带伞的任务 - 使用工具查询天气报告 - 进行推理分析 - 给出建议响应
// Akshay 分享的 Dynamiq 框架： Dynamiq 是一个面向新一代 AI 开发的综合性框架，专注于简化 AI 应用的开发流程，其主要特点是能够编排和管理基于 RAG 和 LLM 的 Agents 系统。
// 主要特点： 全能性：作为一站式(“all-in-one”)框架，整合了开发 AI 应用所需的各种工具和功能
专业领域： - RAG 系统的编排 - LLM Agent 的管理 - AI 应用的开发流程优化
定位： - 作为编排框架(orchestration framework)，专注于协调和管理各个 AI 组件 - 面向 Agentic AI 应用的开发 - 简化开发者在构建 AI 应用时的复杂性