什么是 ReAct
ReAct = Reasoning（推理）+ Acting（行动）
这是一种让大语言模型能够交替进行推理和行动的架构模式，通过与外部工具交互来解决复杂问题。
人类类比
想象你在做饭：
这就是 ReAct 的本质：思考 → 行动 → 观察 → 再思考 → 再行动…
定义
ReAct 是一种认知架构模式，特点是：
- • 交替进行内部推理和外部行动
- • 通过工具调用获取实时信息
- • 根据观察结果动态调整策略
- • 形成闭环反馈系统
核心三要素
为什么需要 ReAct
问题背景
纯 CoT（链式思考）的局限性：
CoT 无法解决的问题：
- • 需要实时信息（天气、股票、新闻）
- • 需要外部计算（复杂数学、代码执行）
- • 需要数据查询（数据库、搜索引擎）
- • 需要工具辅助（文件操作、API调用）
ReAct 的解决方案
核心价值
实验证据
来自原始论文（Yao et al., 2022）：
关键发现：
- • 在需要信息检索的任务上，ReAct 提升20-40%
- • 推理步骤更透明，可追溯性更强
- • 容错能力更好（可以重试工具调用）
ReAct 的核心原理
四大支柱
1. 交替循环（Interleaving）
原理：人类解决问题不是一次性规划好所有步骤，而是"走一步看一步"。
2. 工具增强（Tool Augmentation）
原理：模型本身是"大脑"，工具是"手脚"和"感官"。
3. 闭环反馈（Closed-loop Feedback）
原理：每次行动的结果都会影响下一步思考。
4. 动态规划（Dynamic Planning）
原理：不预先制定完整计划，而是根据实际情况动态调整。
ReAct 的工作机制
完整架构
详细流程
ReAct 循环详解
基本循环模式
循环示例
假设问题：“2024年诺贝尔物理学奖得主是谁，他们的主要贡献是什么？”
循环终止条件
工具系统设计
工具的定义
一个标准的 ReAct 工具包含三个部分：
工具定义示例
常见工具类型
工具选择策略
模型如何决定使用哪个工具？
提示词工程
标准 ReAct 提示模板
提示词优化技巧
技巧 1: 明确思考指引
技巧 2: 工具使用约束
技巧 3: 终止条件明确
高级模式与优化
模式 1: 并行工具调用
问题：多个独立的工具调用能否并行执行？
解决方案：批量调用（Batch Actions）
模式 2: 分层 ReAct
适用场景：超复杂任务需要分层处理
模式 3: 自我验证
在每次行动后加入验证步骤：
模式 4: 工具链（Tool Chaining）
一个工具的输出作为下一个工具的输入：
示例：
错误处理与重试
常见错误类型
错误处理策略
策略 1: 工具调用失败
策略 2: 推理陷入循环
检测循环：
示例：
策略 3: 格式错误自动修正
常见格式错误修正：
总结
核心要点
关键记忆点
- \1.ReAct 本质：Thought（思考）→ Action（行动）→ Observation（观察）循环
- \2.核心优势：通过工具获取实时、准确的外部信息
- \3.vs CoT：CoT是纯推理，ReAct是推理+行动
- \4.工具设计：名称+描述+参数，描述要清晰准确
- \5.提示格式：严格遵循 Thought/Action/Observation 结构
- \6.错误处理：智能重试、循环检测、优雅降级
- \7.性能优化：减少调用、并行执行、缓存复用
- \8.最大迭代：通常设置 10-20 次，防止无限循环
快速参考
最后
选择AI大模型就是选择未来！最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？
与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，人才需求急为紧迫！
由于文章篇幅有限，在这里我就不一一向大家展示了，学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。
【2025最新】AI大模型全套学习籽料（可无偿送）：LLM面试题+AI大模型学习路线+大模型PDF书籍+640套AI大模型报告等等，从入门到进阶再到精通，超全面存下吧！
获取方式：有需要的小伙伴，可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
包括：AI大模型学习路线、LLM面试宝典、0基础教学视频、大模型PDF书籍/笔记、大模型实战案例合集、AI产品经理合集等等
AI大模型学习之路，道阻且长，但只要你坚持下去，就一定会有收获。
