# 多步骤 agent 是如何工作的？ ReAct 框架（[Yao et al., 2022](https://huggingface.co/papers/2210.03629)）是目前构建 agent 的主要方法。 该名称基于两个词的组合："Reason" （推理）和 "Act" （行动）。实际上，遵循此架构的 agent 将根据需要尽可能多的步骤来解决其任务，每个步骤包括一个推理步骤，然后是一个行动步骤，在该步骤中，它制定工具调用，使其更接近解决手头的任务。 ReAct 过程涉及保留过去步骤的记忆。 > [!TIP] > 阅读 [Open-source LLMs as LangChain Agents](https://huggingface.co/blog/open-source-llms-as-agents) 博客文章以了解更多关于多步 agent 的信息。 以下是其工作原理的视频概述：
![ReAct agent 的框架](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/blog/open-source-llms-as-agents/ReAct.png) 我们实现了两个版本的 ToolCallingAgent： - [`ToolCallingAgent`] 在其输出中生成 JSON 格式的工具调用。 - [`CodeAgent`] 是一种新型的 ToolCallingAgent，它生成代码块形式的工具调用，这对于具有强大编码性能的 LLM 非常有效。 > [!TIP] > 我们还提供了一个选项来以单步模式运行 agent：只需在启动 agent 时传递 `single_step=True`，例如 `agent.run(your_task, single_step=True)`