引言：单工具 Agent 只是开始，真正有价值的是多工具协作上一篇我们已经拆解了 ReAct Agent 的底层机制：Thought → Action → Observation → Thought → Final Answer并理解了：Prompt 如何影响决策Tool Calling 如何执行Observation 为什么必须写回上下文但现实业务里，一个工具往往解决不了问题。例如用户问：帮我查北京今天的天气，如果高于30度，推荐附近商场，并计算打车预算。这类问题通常需要多个能力：天气查询地点搜索距离/价格计算综合决策输出这时，单工具 Agent 已经不够了。你需要的是：多工具 ReAct Agent也就是让 Agent 能够：同时拥有多个工具根据问题自主选择工具决定调用顺序根据上一步结果继续下一步行动这篇文章，我们就进入单 Agent 的真正实战阶段。