Function Calling是Agent扩展能力的“肌肉”，通过调用外部工具突破模型限制；ReAct是Agent的“大脑”，通过显式推理链确保行动的逻辑性和可解释性。二者相辅相成，共同推动智能体从“简单应答”走向“复杂问题求解”，是构建下一代AI助手（如企业级自动化Agent、个人数字助理）的核心技术基石。理解它们的差异与协同，有助于在实际应用中选择合适的架构，最大化发挥模型潜力。
一、Agent中的Function Calling（函数调用）：从工具扩展到能力增强
1. 基础概念与核心思想
Function Calling（函数调用）是智能Agent（如语言模型驱动的智能体）通过调用外部工具、API或自定义函数来完成特定任务的机制。其核心思想是：当Agent自身能力不足以直接解决问题时，通过“调用外部工具”弥补能力缺口，实现对模型原生功能的扩展。
- 起源与定位：
早期语言模型（如GPT-3）擅长文本生成，但缺乏实时数据访问、数学计算、代码执行等能力。Function Calling通过标准化接口（如OpenAI的functio