ReAct 是 Reason + Act 的结合，即让 AI 在行动前先思考。它通过“思考-行动-观察”的循环，解决逻辑链条断裂的问题。任务拆解：遵循 MECE 原则，将大目标切分为：数据读取 → 异常清洗 → 统计分析 → 可视化 → 结论产出。数分 Agent 设计：角色：资深数据科学家。工具：Python Interpreter、SQL 插件、搜索工具。流程：接收需求 → 编写并运行代码 → 校验结果 → 自动生成图表报表。Agent 面试题分享：如何解决 Agent 在复杂任务中的“幻觉”与死循环？比较 AutoGPT 与 BabyAGI 在任务规划上的差异。如果工具调用返回报错，你如何设计 Self-Correction（自纠错）机制？