ReAct 范式 是 Reasoning（推理）+ Acting（行动）的缩写。

它是目前构建 AI Agent（智能体） 最主流、最核心的模式。

简单来说，ReAct 就是让大模型学会“一边思考，一边干活” ，而不是像以前那样只会“闭门造车”。

1.🔄 核心公式：思考 + 行动 = 解决问题

在 ReAct 出现之前，大模型主要有两种状态：

1. 纯推理 (Chain of Thought)：

   1. AI 在脑子里通过逻辑推导得出答案。

   2. 缺点：如果它不知道现在的天气，它只能瞎编（幻觉），因为它没法联网。

2. 纯行动 (Action only)：

   1. AI 只是简单地调用工具。

   2. 缺点：缺乏规划，容易像无头苍蝇一样乱点按钮。

ReAct 将两者结合了起来： 它要求模型在执行每一个动作之前，先写下自己的思考（Thought）；在执行动作后，观察结果（Observation），再决定下一步做什么。

2.🧬 ReAct 的“三步走”循环

ReAct 范式把解决一个复杂问题拆解成了无数个小的循环，每个循环包含三个步骤：

1. Thought (思考)：

   1. AI 自言自语：“用户问我‘现在纽约的天气怎么样？’，所以我首先需要查找纽约的天气。”

2. Action (行动)：

   1. AI 调用工具：Search_Tool.run("Current weather in New York")

3. Observation (观察)：

   1. AI 看到工具返回的结果：“纽约现在晴天，25摄氏度。”

   2. （然后进入下一个循环）

   3. Thought：我拿到数据了，可以直接回答用户了。

   4. Final Answer：纽约现在是晴天，25度。

3.🕵️♂️ 实战案例：谁是钢铁侠的扮演者的老婆？

假设你问 AI：“钢铁侠扮演者的老婆是谁？”（这是一个典型的多跳问题）。

• 普通 LLM：

  • 可能会直接根据训练数据猜一个名字，或者如果数据太旧，它可能不知道。

• ReAct Agent：

  • Thought 1：我需要先找出谁扮演了钢铁侠。

  • Action 1：搜索 "Iron Man actor"。

  • Observation 1：搜索结果显示是 "Robert Downey Jr."。

  • Thought 2：现在我知道是小罗伯特·唐尼了，我需要查他的老婆是谁。

  • Action 2：搜索 "Robert Downey Jr. wife"。

  • Observation 2：搜索结果显示是 "Susan Downey"。

  • Thought 3：我有答案了。

  • Final Answer：是苏珊·唐尼 (Susan Downey)。

4.🚀 为什么 ReAct 这么重要？

ReAct 是 AI 从“聊天机器人”进化为“办事员”的关键技术：

1. 减少幻觉：

   1. 因为每一步都有 Observation（真实世界的反馈）作为支撑，AI 不再需要瞎编。如果搜索不到，它会说“我搜不到”。

2. 实时性：

   1. 通过 Action 调用搜索工具，AI 可以获取此时此刻的最新信息。

3. 可解释性：

   1. 你可以看到 AI 的 Thought 日志，清楚地知道它是怎么一步步推导出答案的，而不是一个黑盒。

总结

ReAct 范式 就是给大模型装上了“手”（工具）和“眼睛”（观察），并教会它一套“做事的逻辑” 。

它是目前所有主流 Agent 框架（如 LangChain, AutoGPT）背后的底层逻辑。