当“大模型+智能体（Agent）”成为企业数字化转型的核心引擎，AI的定位正发生颠覆性变化——它不再是只能被动响应固定指令的“工具型助手”，而是能主动拆解复杂任务、调用外部资源、输出可落地方案的“协同型合伙人”。支撑这一能力跃迁的核心，正是智能体的“认知核心”——ReAct机制。今天，我们就从概念拆解、工作原理到实战搭建，手把手带大家吃透ReAct，解锁大模型Agent的进阶玩法，小白也能轻松跟上。

1、什么是ReAct机制

初次接触ReAct，很多人会因字面拆解陷入误区，将其理解为“Re（重复）+Act（行动）”的循环执行机制。但这完全偏离了核心——ReAct的全称是“Reason（推理）+Act（行动）”，本质是为大模型注入“先思考、再执行”的决策逻辑，精准模拟人类处理复杂事务的自然链路，解决传统大模型“凭记忆作答、无法适配动态场景”的痛点。

我们用一个贴近职场的场景具象化：领导安排任务“统计本季度华东区域客户复购数据，对比上季度波动、分析原因并给出优化建议”。成熟职场人的处理流程，正是ReAct机制的现实映射：

• 推理拆解：先明确核心需求——不是单纯罗列数据，而是“数据支撑+原因分析+可落地建议”的闭环输出，排除无效工作方向；
• 资源调用：主动从CRM系统提取两季度复购明细，同步对接客服部获取客户反馈、售后记录等非结构化数据；
• 工具执行：用Excel做数据清洗去重，Tableau生成复购趋势图，结合反馈提炼“竞品活动冲击”“服务响应延迟”等关键影响因素；
• 迭代优化：若发现数据缺口（如某区域复购数据缺失），会补充调取数据后再整合结论，最终形成完整报告。

相较于传统大模型“一问一答”的僵化模式，ReAct机制让Agent具备了三大核心能力：动态规划任务步骤、灵活调用外部工具（数据库、分析软件、API等）、基于反馈迭代优化，真正实现“主动找答案”而非“被动等指令”。对程序员而言，掌握这一机制，是搭建企业级Agent的基础门槛。

2、React机制是怎工作的

ReAct机制引入了一种融合思考、执行和观察的循环决策模式，赋能Agent智能体持续感知环境变化并动态调整行为的能力。

ReAct的工作流程类似于人类的“试探—行动—反馈”过程：首先，智能体基于当前任务和历史信息进行推理（Reasoning）；接着，根据推理结果选择合适的工具或操作进行执行（Acting）；最后，通过观察环境反馈（Observation），更新内在状态，并再次进入推理阶段，从而形成一个闭环。

（注：这种机制最早由斯坦福大学等机构在其论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中提出，显著提升了智能体在复杂任务中的任务完成率、适应性和鲁棒性。）

举个更加生动的例子

ReAct机制流程很像你在饭店点菜的情景：

1、你下指令：“我想要点菜，麻烦推荐一下你们的特色。”

2、进行推理：老练的服务员会思考——“我们店有哪些特色菜？我应该先推荐哪些？这些菜在菜单的什么位置？”

3、执行动作：接着服务员会先向你推荐几道特色菜，简单介绍并为你将菜单翻到相应的位置。

4、观察并判断下一步动作。服务员会基于你对这些推荐菜的反应——“太辣、不够清淡”等，再决定给你推荐哪些别的菜。

一句话总结：

ReAct机制=会思考的自动化

3、基于ReAct机制，从0到1构建Agent智能体

本次我们将尝试搭建一个基础智能客服，这个Agent智能体能够基于ReAct机制，回答用户关于特定产品的优惠咨询，并计算出最终的优惠价格。

在搭建Agent智能体之前，首先需要思考的是：如何让智能体按照“思考——行动——观察”这种方式运转？

答案是系统提示词（System Prompt），这是ReAct机制能成功运转的关键所在。在本案例中，我们给模型撰写了一段系统提示词，从角色定义、ReAct循环定义、可用工具描述、学习示例等维度，确保智能体能够成功运转。

接下来就是主函数实现了，我们需要编写一些代码，让智能体能够真正调用模型，调用工具，并进行观察：

结果演示

经过3次ReAct循环，最终我们的Agent智能客服成功按照客户要求输出了正确的结果。

总结

React机制让智能体从“回答问题的机器人”进化为“解决问题的专家”。

它带来的不是炫技，而是实实在在的业务效率提升和管理体验优化。

在未来的企业数字化与智能化浪潮中，谁先用上React机制，谁就拥有了一位永不下班、永不出错、会思考的员工！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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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
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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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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