官网最新版的wps下载的地方是什么火爆出圈，特别是对标Open o1的R1模型，其更低的提示门槛与深度推理能力加速了AI应用的普及。不过，相对于个人应用侧的狂热，我们还需要更客观与科学的关注其在商业领域的生产力应用上的能力与表现。

　　官网最新版的wps下载的地方是什么-R1擅长深度“思考”，那么在更需要自主规划能力的Agent应用中，它是否有更好的表现呢？本文将以最常见的ReAct范式的Agent来探讨这个问题，不过，结果可能会颠覆你的预期。

　　ReAct（Reasoning + Acting）是一种结合推理（Reasoning）和行动（Acting）的 AI 智能体范式。其核心理念是让 AI 先进行思考推理，再据此采取行动，如调用外部工具；经过多次这样循环，直到任务完成。

　　

　　简单的说就是：

　　给Agent安上手脚（Tools）和大脑（LLM），让它自己思考，并借助手脚完成任务。

　最新的官网的wps的下载网址是多少　所以，ReAct Agent的特点是：

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　　自主规划能力： 自行推理多子任务步骤，并在过程中动态调整

　　工具使用： 支持与API、数据库、搜索引擎等交互，以完成任务

　　更高的灵活性：相对于有固定流程的Workflows，任务更灵活

　　存在不可控性： LLM输出的不确定性可能会带来一定不可控性

　　Anthropic在《Build effective agents》中将Agentic系统分成了有着预定流程的Workflows与自主规划的Agents，很显然ReAct Agents属于后者。

　　ReAct Agent是一种高度依赖于LLM的智能体，其需要的推理能力包括：

　　* 多任务步骤的规划与推理

　　根据输入任务与工具等信息推理出子任务，并合理安排顺序

　　理解推理历史与观察工具结果，动态规划，调整决策，避免冗余等

　　比如这样的任务：

　　“了解公司新品的网络评价，如果偏负面，则发送邮件到产品经理。”

　　这个任务需要LLM最终能够规划出类似下面的任务步骤，注意这个规划是要在过程中动态完成的，因为你无法事先得知网络评价的结果：

　　

　　* 工具使用的推理

　　能够推理子任务需要使用的工具，及其结构化的输入参数。这通常借助LLM的Function Calling特性或者提示工程(Prompt)来实现。

　　* 协助子任务的执行

　　除了任务步骤的推理，当然LLM也可以用来协助完成某个具体任务。比如在一个研究智能体中，辅助生成论文提纲等。

　　我们重点关注前两种推理能力，这是体现Agent自主能力的核心。

　　一个典型的ReAct Agent的Graph图表示如下：

　　

　　在LangGraph中构建ReAct Agent最快捷的方法是使用官方提供的prebuilt函数：

　　

　　但这个方法对我们并不适用。因为这个方法有一个强制要求：

　　大模型必须支持Function Calling（函数调用），因为其内部实现需要借助LLM的Function Calling功能来推理下一个步骤与工具！而目前的推理模型都不支持函数调用。

　　所以，我们必须要使用LangGraph来自行实现这个Agent，这需要使用提示工程来要求LLM进行任务步骤推理。这里仅展示核心过程：

　　1. 提示词

　　设计ReAct范式的Prompt如下：

　　2. 准备Tools

　　准备几个简单的模拟Tool，交给Agent使用：

　　网络搜索（network_search）

　　计算器（caculator）

　　文本摘要与总结（document_summarizer）

　　电子邮件发送（Email）

　　代码大致如下（省略了内部逻辑）：

　　3. 实现核心推理逻辑（借助LLM）

　　这个是整个流程的核心部分，主要职责是调用LLM进行任务推理：

　　通过提示词与对话历史让LLM推理下一步行动

　　如果需要调用工具，则给出结构化的调用信息

　　如果无需再调用工具，则输出LLM给出的答案

　　如果达到最大迭代次数仍未完成任务，则报错

　　实现如下（代码中的llm将在后面测试中使用不同模型如官网最新版的wps下载的地方是什么-R1来替换）：

　　4. 创建Graph

　　完成了核心的推理节点，就可以创建这个Graph（Tools调用借助官方ToolNode组件即可）：

　　5. 验证可用性

　　现在你可以使用graph.invoke方法来输入任务，以测试这个ReAct Agent。按照预期，它应该能够理解你的自然语言输入任务，并使用已有的四个工具（搜索、计算器、摘要、邮件发送）来完成。为了更好的观察，我们加入一些跟踪信息，以展示LLM的推理过程。

　　这里先用一个简单任务看下效果（模型gpt-4o-mini）：

　　

　　可以看到，第一次推理，LLM认为需要使用搜索工具；第二次推理，因为观察到工具返回（这里未打印），LLM已经可以正确回答问题了！

　　现在我们使用不同难度的任务来考察类似官网最新版的wps下载的地方是什么- R1这样的推理模型，在ReAct Agent中的多任务步骤推理时的表现，并同通用模型做对比。

　　测试任务（从简单到复杂）：

　　“搜索《哪吒2》的最新票房数据”,

　　“搜索《哪吒2》的详细剧情介绍,并发送到test@gmail.com”,

　　“搜索《哪吒2》的最新票房,如果超过50亿,再帮我搜索《哪吒3》的上映时间; 如果没有超过50亿,则创作一段加油的文字。最后把结果发邮件到test@gmail.com”

　　对比模型：

　　gpt-4o-mini

　　doubao-1.5-32k

　　官网最新版的wps下载的地方是什么-v3（官方）

　　官网最新版的wps下载的地方是什么-r1（官方）

　　官网最新版的wps下载的地方是什么-r1:7b（开源）

　　qwen-2.5:7b（开源）

　　测试方法：WPS office的电脑版的下载网站是什么

　　在不改变其他代码与提示的情况下，切换不同的模型

　　依次输入3个测试任务，每个任务测试多次，观察结果

　　确保每次任务是独立的，不记忆之前的任务历史

　　测试结果：

　　任务一任务二

　　任务三

　　gpt-4o-mini

　　Yes

　　YesYes

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　　no

　　qwen-2.5:7byesyes

　　no

　　yes: 全部成功，且推理过程输出符合预期

　　no：全部失败，未获得期望结果甚至异常

　　yes*: 代表大部分成功，偶尔失败；或者结果成功，但推理过程不符预期

　　no*: 代表大部分失败，偶尔成功

　　官网最新版的wps下载的地方是什么-R1失败的主要现象：

　　1. 不遵循逐步推理的指令。 即一次性返回包含多个Thought-Action行动步骤的完整任务过程（尽管这个过程可能是正确的）。如这次：

　　

　　2. 基于假设（幻觉）推理。 在第一步的子任务推理后，有时候会自作主张的“假设”一个工具调用结果，并据此做后续步骤推理(r1:7b模型）。

　　3. 遗漏某个任务步骤。 比如某一次任务3的测试中，未推理与执行“发送邮件”这一步骤，但最终却有如下“貌似完美”的输出：

　　

　　4. 输出格式不能稳定遵循指令要求。 比如下图中，自行添加了’json’标记，当然格式的问题有时候可以通过代码来容错，但也可能会直接异常：

　　

　　我们来看一下最复杂的任务3的成功输出，推理过程应该类似下图：

　　

　　尽管从直觉上你可能会认为“自带Cot（思维链）”的推理模型官网最新版的wps下载的地方是什么- R1应该更擅长自主的多步骤任务规划与推理，但是事实恰恰相反：

　　目前的推理模型（官网最新版的wps下载的地方是什么-R1、OpenAI的o1等）在Agent需要的自主、多步骤、动态的任务规划能力上还缺乏足够的可用性。

　　下面是我们的一些具体思考与总结：

　　1. 目前o无障碍中文版的wps下载网址1,r1这样的推理模型的确擅长step by step的思考问题，但输入任务应该更直接。即复杂性体现在问题本身，而不能是提示词与上下文。 比如：

　　根据需求描述生成复杂的代码

　　解决一道复杂的数学问题

　　进行一项科学计算与研究

　　根据主题生成有深度的论文

　　而以下类型的任务它目前并不擅长：

　　基于复杂上下文与对话历史的推理任务

　　有严格的指令遵循与结构化输出要求的任务

　　依赖于Function Calling功能的智能体任务

　　这里的结构化输出可以借助辅助LLM来完善；Function Calling也可以借助提示词来获得，但是第一个问题则需要等待模型进化。

　　2. 具体到AI Agent应用，特别是ReAct Agent，由于其更依赖于LLM的多任务步骤推理能力。我们建议：

　　在任务步骤的动态规划与推理上，通用模型目前更适合，比如GPT-4o,官网最新版的wps下载的地方是什么-v3；且参数越大的模型越稳定

　　推理模型，包括满血的官网最新版的wps下载的地方是什么-R1，以及开源的1.5b等蒸馏版本，都不建议用作Agent的任务步骤推理；但是可以作为一个Tool来完成某个子任务，比如根据搜索结果编写一份有深度的报告

　　推理模型在Agent中应用的另一个问题是响应性能，由于其深度思考的特点，其响应时间普遍较长，这是制约其在企业级应用的另一个问题。

　　以上的一些结论刚好也验证了官网最新版的wps下载的地方是什么-R1官方技术报告揭示的自身“能力缺陷”，包括不支持function calling、不擅长多轮对话、结构化输出较弱、提示词与复杂上下文敏感等，我们也期待下一个版本的R1在这些能力上取得突破！

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