本文介绍了ReAct大模型架构，它通过“推理+行动”的智能闭环，让语言模型主动解决问题。ReAct打破传统“输入-输出”模式，具备显式推理轨迹、外部环境锚定、少量样本泛化三大特征，架构包含语言模型、工具集和循环调度机制。文章详细解析了TAO循环流程，从用户输入到最终回答的每一步，帮助读者理解如何将人类认知模式转化为机器可执行框架，实现AI的自主任务拆解和策略调整。

1、什么是ReAct？

ReAct = Reasoning（推理）+ Acting（行动） 本质是一种让语言模型通过与外部工具、环境动态交互完成复杂任务的智能体架构范式。 其核心目标是打破传统语言模型“输入-输出”的单向链路， 构建“感知-决策-执行-反馈”的智能闭环，使模型从“被动应答者”升级为“主动问题解决者”。

与传统AI技术(不会自己 “思考 + 行动 + 反思”，只能按固定流程跑,例如RL/PDDL/QA/IRD等 ，如⬇️图)相比，

ReAct具备三个核心特征：

1. 显式推理轨迹：

   模型在执行行动前会生成可追溯的“推理过程”（Thought），清晰说明行动的决策依据，解决了传统模型“黑箱决策”的可解释性问题；

2. 外部环境锚定：

   通过调用搜索、计算、数据库查询等外部工具（Act）获取客观反馈（Observe），将推理过程锚定到真实数据，从根源上抑制“事实幻觉”；

3. 少量样本泛化：

   依托LLM的上下文学习能力，仅需1-5个包含“推理-行动-观察”的完整示例，即可快速适配多场景任务，无需大规模微调。

从技术本质来看，ReAct并非单一算法，而是“语言模型+工具集+循环调度机制”的集成架构。其核心创新在于将人类解决问题的认知模式（分析-操作-反馈）抽象为机器可执行的框架，使AI具备了自主拆解任务、动态调整策略的能力。

我们还是从经典TAO 循环流程图（论文原版风格）架构来拆解一下

1）Start：用户输入问题,如⬇️图

比如：

“马云出生那一年，北京的平均气温是多少？”

传统大模型：直接瞎编。ReAct：不直接回答，先进入思考。

2）Thought（推理）,如⬇️图

模型会先想：

• 我需要先查马云出生年份
• 再查那一年北京的平均气温
• 我不能直接算，必须查外部信息

这一步就是：模型自己规划步骤，而不是靠人写代码规划。

3）Action（行动）,如⬇️图

模型根据思考，执行动作：

• 搜索：马云出生日期
• 搜索：1964 年北京平均气温

这就是：把思考变成可执行的工具调用。

4）Observation（观察）,如⬇️图

工具返回信息：

• 马云：1964 年出生
• 1964 年北京年均温：11.5℃

模型把结果读进上下文。

5）Decision：判断任务是否完成,如⬇️图

• 信息够了 → 输出答案
• 信息不够 / 错了 → 回到 Thought 继续推理

这就是 迭代、自我修正、多轮思考。

6）FinalAnswer：最终回答,如⬇️图

模型整合信息，给出答案。

接下来，再回过头看下，分层架构图（系统组件视角）就很简单啦！

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


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最后

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2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

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6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

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
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

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

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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