🧠 什么是 ReAct Agent？

ReAct 全称 Reason + Act，是由 Google DeepMind（前 Google Research）提出的一种 Agent（智能体）框架。

一句话概括：

ReAct 是一种让大模型在推理过程中同时进行“思考（Reason）”和“行动（Act）”的统一框架。

传统 LLM 通常只能输出最终答案，而 ReAct 允许模型在回答过程中自己“思考”，然后调用外部工具并结合结果继续推理，最终得到更可靠的答案。

---

🔍 为什么需要 ReAct？

普通 LLM 有两个问题：

1. 推理能力有限
   例如数学题、复杂逻辑题，会“幻觉”。
2. 不能主动调用外部系统
   例如查数据库、搜索网页、执行代码，这些必须让 LLM 通过“行动”实现。

ReAct 正是解决这两个问题——
让 LLM 在“Reason → Act → Observe”的循环中不断改进答案。

---

🧩 ReAct 的核心流程（非常关键）

ReAct 让 LLM 的内部思考过程显式地写出来，并加入可执行动作。

典型结构如下：

Thought: 我需要先确定数字是否为质数
Action: python
Action Input:
"""
is_prime(997)
"""
Observation: True
Thought: OK，可以得出答案。
Final Answer: 997 是质数

三个关键元素：

步骤	描述
Thought	模型自行思考（reasoning），类似“链式推理”
Action	调用外部工具，如：搜索、数据库、API、代码执行等
Observation	工具返回结果，供下一步推理使用

最终形成一个 推理 + 工具调用的循环。

---

🔧 ReAct Agent 能做什么？

只要能以工具形式暴露接口，ReAct 就能调用。

常见能力：

1) 📚 信息检索

• 调用搜索引擎
• 检索向量数据库（Milvus 等）

2) 🧮 代码执行（Python REPL）

• 执行数学计算
• 数据处理
• 绘图

3) 🔗 API 调用

• 天气接口
• 股票接口
• 内网业务 HTTP 请求

4) 🗃 数据库查询

• MySQL
• PostgreSQL
• MongoDB

5) 🔄 多工具组合执行

如：搜索 → 写代码分析数据 → 绘图 → 总结。

---

🧱 ReAct = Chain-of-Thought + Tool Use

ReAct 是下面两个能力的结合：

能力	描述
CoT (Chain of Thought)	让模型“展示推理过程”
Tool Use	让模型“调用外部能力执行操作”

ReAct 把两者融合成一个统一框架，让模型边思考边调用工具。

---

🧠 一个简单例子

问题： “今天纽约天气怎样？如果下雨，帮我写个请假邮件。”

ReAct Agent 执行：

1. Thought: 我不知道天气 → 调用天气 API
2. Action: weather_api
   Action Input: “New York 2025-11-21”
3. Observation: “Rainy”
4. Thought: 下雨 → 写请假邮件
5. Final Answer: 输出邮件内容

即：自主决策 + 工具调用 + 推理流程。

---

⚙️ ReAct Agent 与其他 Agent 的区别

框架	特点
ReAct	边推理边行动，结构最清晰、最可靠
AutoGPT	自主性强但不稳，常跑飞
BabyAGI	任务分解与执行，但逻辑较弱
OpenAI Assistants	工具调用更隐式，但不暴露推理过程

ReAct 是目前最可控、可调试、可生产化的框架。

---

🔨 如何在代码中实现 ReAct？

常见的工程实现方式：

1) OpenAI-style Tool Calling（隐式 ReAct）

框架自动处理 Thought + Action

messages = [
    {"role": "user", "content": "纽约天气怎么样？"},
]
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.1",
    messages=messages,
    tools=[WeatherAPI, DatabaseQuery, PythonREPL]
)

2) LangChain ReAct Agent（显式 ReAct）

---

🛠 ReAct Agent 的优势

优势	描述
可解释性强	Thought/Action/Observation 结构清晰
可靠性高	工具返回真实数据减少幻觉
可扩展性强	想加什么工具都行
执行流程可调试	可以看到每一步“模型在想什么”

---

📌 总结（最精炼版本）

ReAct Agent = Reason（推理） + Act（调用工具）
它允许 LLM 在思考过程中调用外部工具，并根据反馈继续推理，是目前生产级 Agent 系统中最可靠、最通用的框架之一。

觉得有用的话点个赞 👍🏻 呗。
❤️❤️❤️本人水平有限，如有纰漏，欢迎各位大佬评论批评指正！😄😄😄

💘💘💘如果觉得这篇文对你有帮助的话，也请给个点赞、收藏下吧，非常感谢!👍 👍 👍

🔥🔥🔥Stay Hungry Stay Foolish 道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧！🌙🌙🌙