PyTorch和TensorFlow做Agent推理时，到底该选哪个？

写得挺好，建议补充一些性能数据。

刚入门，这个对我帮助很大。

看到你这个问题我其实有点疑惑，ReAct Agent的瓶颈根本不在PyTorch还是TensorFlow上吧。你频繁调用LLM和工具，真正吃时间的是API延迟和prompt编排，推理框架选哪个影响微乎其微。LangChain那些框架底层用TF Serving或者ONNX，更多是历史包袱和部署便利性的考虑，不代表TF在Agent场景有什么优势。我自己搭Agent直接用PyTorch加vLLM或者干脆走API，从来没觉得哪里不对劲。TensorFlow Serving那套图部署流程对动态性强的Agent逻辑反而是负担，调试起来也麻烦。你后端逻辑不复杂的话，真没必要为了“跟框架保持一致”去迁就TF，选你写起来最顺手的就行。倒是建议你把精力放在工具调用的错误处理和重试机制上，那个才是Agent稳定性的关键。

你这个场景其实不用太纠结框架本身，ReAct Agent 的瓶颈基本都在 LLM 调用和工具调度上，推理后端用 PyTorch 还是 TF 影响真不大。LangChain 那些框架底层用 TF Serving 更多是历史原因和部署生态，不代表 PyTorch 不能做。你要是不想折腾，直接 PyTorch 加 vLLM 或者直接调 API 就挺顺的，模型导出 ONNX 再部署也行。真正该操心的是工具调用的超时和重试逻辑，框架选型反而次要。