ReAct是Google团队重磅提出的大模型智能体交互范式，核心是通过“推理-行动-观察”的循环迭代的模式，高效解决复杂任务。它巧妙融合了纯推理模式的逻辑性与纯行动模式的实操性，从根源上缓解大模型常见的“幻觉”问题（脱离事实输出错误信息），是开发者构建可靠大模型智能体的核心框架。本文将从零拆解ReAct的五大核心组件、四阶段执行流程（Thought→Action→Observation→终止判定），补充标准化格式模板、实操注意事项及完整应用案例，兼顾小白入门理解与程序员落地复用，建议收藏备用，轻松上手大模型智能体开发。

一、ReAct 的核心定义与设计理念（小白必懂）

在学习ReAct之前，我们先搞懂它解决的核心痛点：传统大模型仅依靠内部推理运算，容易陷入“闭门造车”的困境，进而产生“幻觉”（比如编造不存在的知识、输出与事实矛盾的内容）；而纯行动型智能体（只执行指令不思考），又缺乏全局规划性，容易做无用功。

ReAct的核心设计理念，就是“取两者之长、补两者之短”，让大模型智能体具备“思考+行动”的能力，具体分为3个核心环节，循环迭代直至任务完成：

1. 推理（Reason）：基于用户任务和已掌握的信息，主动思考“当前我需要什么信息”“下一步该做什么”“为什么要这么做”，相当于智能体的“大脑决策”环节；
2. 行动（Act）：根据推理结果，执行具体可落地的操作，比如调用外部工具（搜索引擎、计算器）、查询知识库、访问第三方API等，目的是获取新信息，打破“内部信息局限”；
3. 循环迭代：将行动得到的结果（新信息）反馈给“大脑”，更新自身认知，再基于新认知进行下一轮推理和行动，形成闭环，直到任务完成。

用一句简单的话概括ReAct的核心逻辑，公式如下（建议记牢）：

思考（Reason）→ 行动（Act）→ 观察（Observe）→ 再思考 → 再行动... → 任务终止

二、ReAct 执行框架的核心架构（程序员重点看）

ReAct框架并非单一模块，而是由5个核心组件相互配合、通过“上下文状态”串联形成的完整闭环。每个组件都有明确的职责，缺一不可，具体拆解如下（附表格，清晰易懂，可直接参考搭建）：

核心组件	核心职责	补充说明（小白/程序员适配）
任务输入模块	接收用户原始任务，将其标准化处理，避免模糊指令导致后续流程混乱	示例：用户输入“查2025年ICML顶会时间地点”，标准化为“查询2025年人工智能顶会ICML的举办时间和具体地点”
推理引擎（Reasoner）	核心组件，基于“原始任务+历史上下文+观察结果”，输出「思考（Thought）」和「行动指令（Action）」	程序员可在这里加入提示工程优化，引导引擎优先思考、再输出行动指令，减少无效操作
行动执行器（Actor）	解析推理引擎输出的行动指令，调用预设的外部工具/接口，执行具体操作	需提前封装工具（如搜索引擎、数据库），定义工具名称和参数格式，避免解析失败
观察模块（Observer）	捕获行动执行的结果（工具返回信息、操作成功/失败状态），并标准化为“观察结果（Observation）”	小白重点理解：这个模块相当于“眼睛”，负责把行动的结果反馈给“大脑”（推理引擎）
上下文管理器	存储任务全生命周期的关键信息，包括原始任务、每一轮的Thought/Action/Observation、当前任务状态	程序员注意：需轻量化存储，避免占用过多上下文窗口，仅保留关键有效信息
终止判定模块	基于上下文判断任务是否完成，完成则输出最终结果，未完成则触发下一轮循环	可设置最大迭代次数，避免无限循环（如最多5轮，超过则判定任务失败）

框架整体流程示意图（建议保存，搭建时对照参考）：

三、ReAct 执行框架的阶段拆解（逐轮迭代逻辑，新手可分步模仿）

ReAct的核心竞争力就是“多轮迭代”，不同于“一次性输出结果”，它通过每一轮的“思考-行动-观察”逐步完善信息，直到满足任务要求。以下是单轮完整流程+多轮迭代逻辑链，小白可逐句理解，程序员可直接复用流程设计：

阶段 1：初始化与首轮推理（Thought）

• 输入：用户原始任务 + 空上下文（首轮无历史迭代信息，相当于“从零开始”）；
• 核心行为：推理引擎主要完成3件事，缺一不可，避免无目的行动：
  • 精准分析任务目标，明确“当前缺少哪些关键信息”（比如任务是“对比两年ICML信息”，首轮缺少两年的举办数据）；
  • 评估“下一步能做什么”，筛选最优行动方案（可选行动：调用工具查询、直接回答、重试上一步操作）；
  • 给出“为什么选择该行动”的理由，确保行动有逻辑、不盲目（比如“选择调用搜索引擎，因为当前无任何ICML举办信息，需通过搜索获取”）。
• 输出格式（标准化，必遵循，避免大模型输出混乱）： Thought: [对任务的分析+下一步行动的理由]

阶段 2：行动执行（Action）

• 输入：推理引擎输出的“行动指令”（需符合预设的格式规范）；
• 核心行为：行动执行器按步骤解析并执行，重点关注容错性：
  • 解析行动指令，匹配预设的工具集（如Search（搜索引擎）、Calculate（计算器）、DatabaseQuery（数据库查询））；
  • 调用对应工具，传递正确参数（参数需符合工具调用规范，比如Search: 2025 ICML举办时间和地点）；
  • 实时捕获工具执行状态，无论是成功返回结果，还是失败（如搜索超时、返回结果为空），都需记录。
• 输出格式（标准化，与后续观察结果对应）： Action: [ToolName: Param1, Param2,...]提示：工具名需提前统一定义（如搜索引擎固定写Search，不可写“搜索”“查找”），参数需简洁准确。

阶段 3：结果观察（Observation）

• 输入：行动执行器的输出（工具返回的具体信息，或操作成功/失败的状态）；
• 核心行为：观察模块的核心是“标准化处理”，方便推理引擎后续分析：
  • 清洗、提炼工具返回的结果，去除无关冗余信息，提取关键内容（比如搜索到长篇网页，仅提取“举办时间+地点”）；
  • 若操作失败，将错误状态转为可读描述（如“Observation: 搜索超时，未获取到2025年ICML相关信息”）；
  • 将标准化后的结果写入上下文管理器，同步更新当前任务状态（未完成/执行中/失败）。
• 输出格式（标准化，清晰明了）： Observation: [工具返回的关键信息/执行状态描述]

阶段 4：终止判定与迭代

• 输入：更新后的完整上下文（包含本轮的Thought/Action/Observation + 所有历史迭代信息）；
• 核心行为：终止判定模块负责“判断是否结束循环”，逻辑如下：
  • 校验当前上下文是否满足“终止条件”（正向终止或反向终止）；
  • 若满足终止条件：直接输出最终结果，结束整个流程；
  • 若未满足终止条件：回到「阶段1」，推理引擎基于新的上下文（新增了本轮观察结果），生成下一轮的Thought，开启新的循环。
• 终止条件示例（小白可直接参考，程序员可灵活调整）：
  • 正向终止：获取到任务所需的全部信息（如“已获取2024和2025年ICML举办信息，可完成对比”）；
  • 反向终止：多次行动失败（如搜索3次均无结果）、任务本身无法完成（如“查询2025年世界杯举办地”，实际2025年无世界杯）、达到最大迭代次数。

四、ReAct 框架的格式规范（核心约束，必遵循）

很多开发者落地ReAct时，会遇到“大模型输出混乱、流程断裂”的问题，核心原因是没有遵循统一的格式规范。ReAct的落地依赖严格的格式约束，以下是主流的标准化格式模板（以大模型智能体应用为例，小白可直接套用，程序员可根据自身需求微调）：

# 任务
{用户原始任务}

# 迭代轮次 N
Thought: {本轮推理：分析当前信息、下一步行动的理由}
Action: {ToolName: 参数1, 参数2}
Observation: {行动执行后的结果/状态}

# 迭代轮次 N+1
Thought: {基于上一轮观察结果的新推理}
Action: {新的工具调用指令}
Observation: {新的行动结果}

...

# 终止
Final Answer: {任务的最终答案}

提示：格式规范的核心是“每一轮都严格遵循Thought→Action→Observation的顺序”，不可跳过任何一个环节，工具名和参数格式保持统一。

五、多轮迭代的典型示例（落地场景，可直接复用）

光懂理论不够，结合实际案例才能快速上手。以下以“查询2025年ICML举办时间+地点，并对比2024年数据”为例，展示ReAct多轮迭代的完整执行流程（小白可逐轮理解逻辑，程序员可直接复制修改参数，适配自身任务）：

# 任务
查询2025年ICML举办时间和地点，并对比2024年的举办信息

# 轮次1
Thought: 我需要先获取2025年ICML的举办时间和地点，当前无任何相关数据，无法完成对比，下一步应调用搜索引擎查询2025年的信息。
Action: Search: 2025 ICML 举办时间 地点
Observation: 2025年ICML（国际机器学习大会）将于2025年7月21日-27日在日本东京举办。

# 轮次2
Thought: 已成功获取2025年ICML的举办信息，但任务要求对比2024年数据，当前缺少2024年相关信息，继续调用搜索引擎查询2024年ICML举办信息。
Action: Search: 2024 ICML 举办时间 地点
Observation: 2024年ICML于2024年7月21日-27日在奥地利维也纳举办。

# 轮次3
Thought: 已获取2025年和2024年ICML的举办时间、地点，所有关键信息齐全，满足任务对比要求，无需继续调用工具，可终止流程并输出最终对比结果。
Action: Finish: 无需调用工具，直接输出对比结果
Observation: 任务所需信息全部获取完整，符合终止条件

# 终止
Final Answer: 2025年ICML将于7月21日-27日在日本东京举办，2024年ICML于7月21日-27日在奥地利维也纳举办；两者举办时间完全一致，举办地点分别为日本东京和奥地利维也纳，地理位置差异较大。

六、ReAct 执行框架的关键设计要点（避坑指南，程序员重点收藏）

落地ReAct框架时，除了掌握上述理论和格式，还要注意以下4个关键设计要点，避免踩坑，提升智能体的稳定性和效率，小白也可了解，为后续学习铺垫：

1. 工具集的封装规范（核心避坑点）

• 提前统一定义工具的“名称-参数-返回格式”，比如搜索引擎固定为Search: 关键词，计算器固定为Calculate: 数学表达式，避免行动执行器解析失败；
• 工具需加入容错逻辑，比如超时重试（搜索超时后重试1-2次）、参数校验（校验输入参数是否符合工具要求），观察模块需能精准识别“工具调用失败”，并将失败原因清晰反馈给推理引擎，便于后续调整行动；
• 建议优先封装常用工具（搜索引擎、数据库查询），后续根据任务需求逐步扩展工具集，避免一开始封装过多工具，增加调试难度。

2. 上下文的管理策略（提升效率）

• 轻量化存储：上下文仅保留关键信息，比如每轮的核心Thought、有效Observation和行动类型，避免存储冗余信息导致大模型上下文窗口溢出（尤其是多轮迭代场景）；
• 可追溯性：记录每轮迭代的时间、行动类型、工具调用结果，便于后续调试（比如定位“哪一轮搜索返回了错误信息”“为什么出现无限迭代”）；
• 程序员可选：可加入上下文清理逻辑，比如迭代3轮后，删除最早一轮的冗余信息，释放上下文空间。

3. 终止条件的精细化设计（避免无限循环）

• 避免无限迭代：必须设置最大迭代次数（比如最多5轮），超过最大次数则判定任务失败，并输出失败提示（如“迭代次数已达上限，未获取足够信息，任务失败”）；
• 避免提前终止：明确“信息足够”的判定规则，比如问答类任务需包含所有查询维度的信息，对比类任务需获取所有对比对象的关键数据，不可因获取部分信息就提前终止；
• 可加入“手动终止”逻辑，针对特殊场景，允许用户手动终止迭代流程。

4. 推理引擎的提示工程（优化决策逻辑）

• 在提示词中明确ReAct的格式要求，比如“必须严格按照Thought→Action→Observation的顺序输出，不可跳过任何环节，工具名需使用预设名称”；
• 引导推理引擎“优先思考，再行动”，比如在提示词中加入“先分析当前缺少的信息，再决定下一步行动，不可盲目调用工具”；
• 小白提示：提示词无需自己从零编写，可基于本文格式规范，微调后直接复用，后续再根据实际效果优化。

结尾总结（收藏重点）

ReAct框架的核心价值，在于让大模型智能体摆脱“闭门造车”的困境，通过“思考-行动-观察”的循环迭代，既保证了推理的逻辑性，又具备了实操性，有效缓解幻觉问题。对于小白而言，本文从定义、架构、流程、案例逐步拆解，通俗易懂，可快速入门ReAct核心逻辑；对于程序员而言，本文提供的格式规范、案例代码、避坑要点，可直接复用，助力快速落地大模型智能体系统。

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