Agent 练习题：ReAct、任务规划与失败恢复

本章共 22 道习题，包含单选题、判断题和简答题，覆盖 ReAct、Plan-and-Execute、Plan State、Agent Runtime、执行预算、结果校验、失败恢复和 Human-in-the-Loop。

1

题型: 单选题 难度: 简单

题干: ReAct Agent 最核心的执行闭环是什么？(复习题)

选项A: 输入数据 → 训练模型 → 发布模型 选项B: 根据当前状态选择 Action → 获得 Observation → 决定下一步 选项C: 上传文件 → 向量化 → 写入数据库 选项D: 生成一次回答后立即结束

正确答案: B

解析: ReAct 让 Agent 根据当前目标和已有结果选择下一步 Action，执行工具后获得 Observation，再使用新信息继续决定后续动作，直到形成最终结果。

2

题型: 单选题 难度: 中等

题干: Observation 在 Agent Loop 中起什么作用？(复习题)

选项A: 表示模型准备调用的工具说明 选项B: 表示工具真实执行后返回的新信息，用于驱动下一轮决策 选项C: 表示用户登录密码 选项D: 表示模型训练参数

正确答案: B

解析: Action 是 Agent 准备执行的动作，Observation 是动作执行后的实际结果。Agent 必须根据 Observation 修正判断，而不能只沿着最初猜测机械执行。

3

题型: 单选题 难度: 中等

题干: 已经有 ReAct，为什么复杂任务还需要 Plan-and-Execute？(理解题)

选项A: ReAct 完全不能调用工具 选项B: Plan-and-Execute 可以显式保存任务步骤、依赖关系和完成状态 选项C: Plan-and-Execute 会取消所有动态决策 选项D: 两者只能二选一

正确答案: B

解析: ReAct 擅长根据最新 Observation 决定下