1. Agent 解决什么问题

前几篇使用 StateGraph 编排节点、边和循环。图中的执行路径由代码提前确定，这种方式很适合步骤固定的业务流程。

有些请求很难提前列出所有组合，例如：

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查一下明天上海的天气，如果下雨就提醒我带伞，再算一下 365 × 24。

这条请求同时包含天气查询、条件判断和计算。随着工具数量增加，用户还可能改变任务顺序、只执行其中一步，或者在拿到结果后继续追问。为每一种组合编写路由判断，代码会逐渐变得复杂。

Agent 把模型放进工具调用循环中。开发者负责提供工具、提示和运行边界，模型根据当前消息决定是否调用工具、选择哪个工具以及填写什么参数。工具结果写回消息列表后，模型会再次判断；没有新的工具调用时，本轮运行结束。

我们可以先记住这个关系：

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Agent = 模型 + 工具 + 模型与工具之间的循环

本篇使用 createAgent() 创建 ReAct Agent，然后逐步加入多轮记忆、工具调用限制和流式输出。