ReAct Agent 中的 ReAct 是什么意思？
ReAct Reasoning Acting推理 行动这是由 Google Brain 等研究者在 2022 年提出的一个非常经典的 Agent 提示框架Prompting Paradigm全称是ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models。核心思想让大语言模型LLM不再只是“一次性回答”而是像人一样边想边做Reasoning推理思考当前情况、制定计划、分析观察结果、决定下一步该怎么做。Acting行动根据思考结果调用外部工具Tool、查询知识库、执行操作、获取新信息。ReAct 的核心是交替进行Interleaved这两个过程形成一个循环Thought思考 → Action行动 → Observation观察 → Thought思考 → ...直到任务完成。ReAct 的标准格式Few-shot Prompting模型的输出通常被严格格式化为以下结构textThought: 我需要先查找一下用户的最新订单信息。 Action: search_order Action Input: {user_id: 12345} Observation: 返回了3条订单最新的是订单#ORD-98765。 Thought: 现在我知道了最新订单我可以回答用户的问题了。 Action: Final Answer Action Input: 您最新的订单是#ORD-98765状态为已发货...为什么 ReAct 这么强大优点说明减少幻觉每一步行动后都会得到真实 Observation避免凭空编造可解释性强整个过程是透明的 Thought-Action-Observation 链容易调试工具使用能力强天然支持多工具调用、顺序决策适应复杂任务适合需要多步推理、查资料、执行操作的长任务与 CoT 结合其实是 Chain-of-Thought 的进阶版CoT Tool UseReAct vs 其他 Agent 范式CoTChain of Thought只有思考没有行动。ReAct思考 行动 观察 循环。Plan-and-Execute先整体规划再逐条执行更结构化但灵活性稍差。ReflexionReAct 自我反思失败后会总结教训再重试。实际应用场景自动客服查订单、退款、推荐商品网页浏览 Agent浏览网页、点击、填表代码 Agent写代码、运行、调试研究 Agent搜索论文、总结、生成报告
