LangGraph 从入门到实战（04）：真正的 ReAct——模型驱动的循环与自我终结第 03 篇的图是「决策 → 分支 → 结束」的单向 DAG——它会拍板，但只拍一次就收工。真正的 Agent（比如 LangChain 第 09 篇那个create_react_agent）是绕几圈的：想定要不要调工具 → 执行工具 → 再把工具结果喂回模型再想 → 直到模型判断「不用再查了」直接停下。这一篇给你补上那条回边——你今天要手拉出来的这张 20 行图，正是 LangChain 09 篇create_react_agent背后那张图的手工展开。两个系列在这里汇合。本篇核心代码已在 langgraph 1.2.4 实测跑通：human → ai(要调工具) → tool(返回保修参考) → ai(终答)，完整一轮「想 → 干 → 再想」。一、瓶颈：缺一条「回头」的边第 03 图的走向是死的：agent → 分支 → END。ReAct 要的是：START │ ▼ agent（LLM：读现状，决定要不要调工具） │ ├─ 没有工具调用 → END（模型自我终结） │ └─ 有工具调用 ──► tools（执行工具，结果写进历史） │