S22-J04 · ReAct 变体与 DAG 编排

适用读者：在"自由循环"与"固定流程"之间摇摆的人。
前置：S21-B02（ReAct/Plan）、S21-J03（编排）。
覆盖旧文：766(52) 769(0，空壳补写) 767(47) 768(71) = 170 点。
覆盖扩展：E-S22-005（静态 DAG vs 动态 ReAct）。
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1. 一句话结论

静态 DAG 把"步骤"固定下来（可预估、可审计），动态 ReAct 把"下一步"交给模型（灵活、不确定）。生产上常见的是"主干 DAG + 局部 ReAct"。

形态	谁决定步骤	成本可预估	适合
串行链式	你	✅	流程稳定
静态 DAG	你（含并行）	✅	数据管道
动态 ReAct	模型	❌	探索
混合	你定主干	大致可估	多数生产

2. 三种 ReAct 变体（E-S22-005）

变体	差别
串行链式	固定顺序调用，每次只做一步
动态图 ReAct	模型决定下一条边（可回退/跳过）
Plan-and-ReAct	先计划，执行中可重规划（S21-B02）

"动态图的风险"：图结构不确定 → 无法预估成本（S21-J02 的步数上限更关键）。

3. 什么时候用 DAG

判据	选 DAG
步骤可枚举	✅
需要并行	✅（DAG 天然支持）
需要审计每一步	✅
输入多变、路径不定	❌

"DAG 的价值是"可观测"：每个节点的耗时/失败率可以单独打点（A-752 的观测）。

4. 混合形态的落地

主干 DAG:  [解析] → [抽取] → [校验] → [入库]
局部 ReAct: 在"抽取"节点内，模型自行决定调用哪些工具

判据："这一步的步骤每次都一样吗？" 一样 → DAG 节点；不一样 → 该节点内用 ReAct。

5. 五个误区

误区	真相
"ReAct 一定比 DAG 灵活所以更好"	成本不可控
"DAG 不能有 AI"	节点内可以是 LLM
"混合就是四不像"	生产最常见
"DAG 不需要上限"	并行数/重试仍要限
"动态图能自适应所有输入"	会陷入不稳定路径

6. 自检

三种 ReAct 变体的差别？
动态图的主要风险？
什么时候选 DAG？
混合形态怎么划界？
为什么说 DAG 的价值是"可观测"？

7. 下一篇

S22-A01 · 数据工程 Agent：Spark 与 DAG 观测

形态讲完，下一篇看一个具体领域：自然语言 → Spark 任务。

本篇属于系列《S22 · AI 工程落地实战》。旧文来源：A-766/767/768（A-769 为空壳，补写为 E-S22-005）；扩展点 E-S22-005。