主要观点总结
本文介绍了如何构建一个极简的ReAct Agent，采用Java语言实现，通过200行代码的示例，解释了ReAct模式中的“思考 - 行动 - 观察”循环机制，并展示了实际场景下的Agent工作流程。文章还提供了代码运行方式、核心思路及执行过程，便于读者实践。
关键观点总结
关键观点1: ReAct模式简介
ReAct核心为“思考(Thought) - 行动(Action) - 观察(Observation)”循环，即大模型调用、工具调用和工具调用结果的观察。
关键观点2: 代码实现流程
通过Java语言实现，包含工具定义、记忆类、大模型调用、补货计划单模型、审批结果模型等，并通过具体的执行过程演示了ReAct循环。
关键观点3: 执行过程与效果
通过用户输入与Agent回复的示例，展示了ReAct循环在补货计划单审批场景中的应用，并说明了其效率和准确性。
关键观点4: 总结与拓展
文章总结了ReAct模式的核心原理，并强调了其在供应链智能助理中的应用，同时鼓励读者进一步探索和学习更复杂的实用场景。
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