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#ReAct

普林斯顿大学推出VideoGameBench基准，涵盖20款GB/MS-DOS经典游戏，专测视觉-语言模型在真实游戏环境中的理解、推理与操作能力；Lite版本支持暂停游戏以缓解响应延迟。实验表明，当前VLM在目标导向性、动作精度及机制理解上仍存在明显短板。

智能体RAG突破传统RAG一次性检索的局限，让大模型具备“推理-行动”能力：可基于初步结论动态调用检索工具、跨源交叉验证，实现多轮查证与迭代思考，显著提升回答的全面性与准确性。

LangGraph 通过图结构实现 ReAct 智能体工作流，让 LLM 能动态调用 NOAA 浮标 API 获取实时海洋天气数据。示例中，模型自主推理浮标 ID 并调用工具，展现“推理+行动”能力，代码简洁、扩展性强，为金融、医疗等需实时数据的场景提供可落地的智能体开发路径。

RAG通过向量检索外部知识提升回答准确性，适合专业领域问答；ReAct让模型边推理边调用工具，擅长多步骤复杂任务。二者分别拓展知识广度与推理深度，可独立使用或协同集成，是构建实用AI应用的关键路径。

ReAct框架让大模型不再只被动回答问题，而是能自主推理、调用API获取实时信息、观察结果并迭代优化——比如查询圣克莱门特海岸浪况时，主动调用气象浮标接口，而非依赖过时训练数据。它标志着AI正从“问答器”迈向“问题解决者”。