ReAct框架通过"思考-行动-观察"循环，使AI智能体能够结合LLM的推理能力与外部工具，突破知识时效性、计算能力和环境交互方面的局限。与纯内部思考的Chain of Thought不同，ReAct实现了"知行合一"，让智能体动态规划解决复杂任务。尽管面临提示词设计、上下文管理等挑战，ReAct仍是构建更强大AI智能体的关键技术。

在构建智能体（Agent）的浪潮中，我们面临一个核心挑战：如何让Agent从一个简单的“问答机”，转变为一个能够自主规划、调用外部工具并解决复杂任务的“问题解决者”？ReAct（Reasoning and Acting）模式正是为此而生，它提供了一种强大的范式，赋予大型语言模型（LLM）融合内在思考与外在行动的能力。

本文将深入探讨 ReAct 框架的必要性、其核心思想，并分析它在实际应用中面临的局限性。

1、 ReAct 的必要性

突破LLM的固有局限

大型语言模型（LLM）本身拥有强大的语言理解和生成能力，但它们存在几个关键的固有局限：

• 知识时效性：LLM的知识库是静态的，无法访问实时信息，比如最新的新闻、股票价格或准确的人口数据。
• 计算能力受限：LLM不擅长复杂的数学计算，也无法执行如代码运行、文件操作等外部任务。
• 无法与环境交互：它们不能主动获取外部信息，也无法根据实时反馈调整行为。

ReAct 模式的意义正在于此。它通过结构化的提示工程，将LLM的强大推理能力与外部工具（如网络搜索、计算器、API调用）相结合。这就像是为LLM接通了互联网和各种“外挂”，使其能够弥补自身在实时性、计算和交互能力上的不足。

2 、ReAct 的核心思想

一个动态的“思考-行动-观察”循环

ReAct 的精髓在于其独特的“思考-行动-观察”（Thought-Action-Observation） 循环。这个循环赋予了智能体动态规划和解决多步任务的能力。

1. 思考（Thought）：智能体首先进行内部推理，将复杂任务分解为可执行的子目标。例如：“我需要查询美国当前人口数量，所以第一步是进行网络搜索。”

2. 行动（Action）：基于思考结果，智能体决定调用一个外部工具，并以特定的格式输出指令。例如：Action: WebSearch("人口数量")。

3. 观察（Observation）：外部工具执行后，将结果（观察）返回给智能体。例如：“Observation: 2023年，人口数量是xxx。”

智能体将这个新的观察结果添加到其上下文，然后返回到第一步——进行新一轮的思考。这个循环会持续进行，直到智能体收集到所有必要信息并得出最终答案（Final Answer）。

这种模式的强大之处在于，它让智能体能够边走边规划，根据实时获取的信息动态调整其策略，从而有效地完成多步骤、高复杂度的任务。

4. 思考/行动/观察”的循环: 该循环会重复进行，使智能体能够根据需要串联使用多个工具（比如先搜索，然后进行计算，接着再进行一次搜索等等）。最终，智能体会判断自己可以回答用户问题了。此时，它不会再输出“行动”，而是会输出“最终答案”（格式上通常会标记为“Answer:”或“Final Answer:”）

3 、ReAct vs. Chain of Thought

谁是真正的“思考者”？

ReAct 常常与另一种提示技术Chain of Thought (CoT)进行比较。两者都旨在提升模型的推理能力，但工作方式截然不同。

• Chain of Thought：CoT 鼓励模型在给出最终答案前，生成一系列中间推理步骤。这些步骤完全是内部的、纯文本的思考，模型不会与外部世界进行任何交互。CoT 适用于需要逻辑推理的复杂任务，如数学问题或常识推理。

• ReAct：ReAct 不仅进行内部“思考”，更重要的是，它将思考与“行动”（调用外部工具）紧密结合。观察环节使得 ReAct 的推理过程能够被外部世界的真实反馈所修正和引导。

简而言之，CoT 模拟的是一个“闭门造车”的思考者，而 ReAct 模拟的是一个“知行合一”的问题解决者。

4 、ReAct 的不足与挑战

实践中依然任重道远

尽管 ReAct 模式极具创新性，但在实际应用中仍面临一些挑战和局限性：

• 提示词的脆弱性（Prompt Fragility）：ReAct 严重依赖于精心的提示词设计。如果提示词不够清晰或格式不当，智能体可能会“迷失”，无法正确地进行思考或调用工具。
• 长任务的上下文管理：当任务步骤过多时，对话上下文会迅速膨胀。智能体可能会因为上下文过长而遗忘早期步骤，或者推理能力下降。
• 工具选择与可靠性：智能体的表现高度依赖于其可用的工具集。如果工具本身不可靠、返回错误信息，或者智能体无法选择最合适的工具，整个任务就会失败。
• 涌现能力的不稳定性（Instability of Emergent Abilities）：ReAct 的效果在很大程度上依赖于 LLM 自身的涌现能力。在面对全新的、未见过的任务时，智能体可能会难以进行有效的推理和规划。

结语

ReAct 框架为构建更强大的 AI 智能体提供了坚实的基础，它将 LLM 从一个被动的知识库提升为能主动与世界交互的执行者。理解其核心思想并认识其局限性，是我们迈向真正通用人工智能的关键一步。

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第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

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部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段：将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段：将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益:掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段：将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别：将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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