前言：金融风控的本质是欺诈与信用的双面战场车贷风控是一场永不停歇的猫鼠游戏。欺诈者不断进化伪造技术，而信用不足的申请者可能隐藏真实的还款能力。传统规则引擎的僵化已难以应对动态风险。AI Agent的引入正是为了解决两个核心矛盾：如何在海量申请中实时捕捉欺诈信号，同时如何穿透数据迷雾评估真实信用。不同的Agent设计模式，本质上是对风控场景中“效率-灵活性-准确性”三角关系的不同取舍。一、六种 AI Agent 架构介绍1.1. ReAct架构的核心在于其优雅的「思想-行动-观察」循环。在这里，大型语言模型不再仅仅是一个文本生成器，而是化身为一个动态的决策中枢。它先通过「思想」阶段分析任务...