ReAct智能体说白了就是“边思考边行动”的循环：先推理要不要调工具，再决定执行动作。别被论文名吓到，这玩意儿用JS三五十行就能实现。我们用LangGraph+LangStudio搭的这个项目，连配置文件都按前端习惯组织——graph.ts管流程、prompts.ts写提示词、tools.ts塞工具，就像搭乐高一样简单。跑起来后智能体自己查资料、算数据，完全不用你手动干预，活脱脱是个迷你AI助手.
重点说说文件分工：核心逻辑全压在graph.ts里，其他都是配置文件。configuration.ts选模型，utils.ts处理报错，连README都写成“复制粘贴就能跑”的傻瓜教程。真正动手时你会发现，前端那套组件化思维完全能复用——把“思考”“行动”“输出”拆成独立节点，用边连起来就是智能体。下次再看到MCP多智能体协作、长记忆这些高大上概念，你会笑着摇头：“不就是节点多连了几条线嘛！” 其实LangGraph最大的魅力在于“所见即所得”。当你在LangStudio里看到智能体一步步调用搜索工具、处理数据时，那种“原来AI是这么工作的”顿悟感，比看十篇理论文章都管用。现在打开项目目录，从graph.ts开始跟着敲代码，三小时后你就能向同事炫耀：“看，这是我写的第一个会自己思考的AI！”
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