反应代理模式
ReAct（推理与行动）是一种设计模式，其中 AI 模型将逐步推理与调用工具或搜索等具体操作交织在一起。
概述
It matters because it lets language models tackle multi-step problems and ground their answers in real, up-to-date information instead of guessing.
深入探讨
ReAct 在 2022 年的一篇研究论文中介绍，结合了以前单独使用的两种想法：思想链推理（模型“大声思考”）和工具使用（模型采取行动）。在 ReAct 循环中，模型生成一个解释其计划的 Thought、一个 Action（例如搜索查询或 API 调用），然后接收一个 Observation（该操作的结果）。它重复这个“思想-行动-观察”循环，随着新信息的到来更新其推理，直到给出最终答案。这种交错让模型决定它仍然需要知道什么并去获取它。 ReAct 成为现代人工智能代理的基础蓝图，并支撑许多用于构建浏览、查询数据库和操作软件的助手的代理框架。
技术洞察
ReAct 通常通过提示来实现：向模型显示格式并发出“想法：...”、“操作：搜索[查询]”等文本，然后系统解析该操作，运行真实工具，并反馈“观察：...”。由于推理痕迹与有根据的观察交织在一起，因此与纯粹的思维链相比，该模型可以纠正路线并减少幻觉。循环将继续，直到模型输出“完成”操作及其答案，并设置步骤限制以防止无限循环。
战略影响
构建选择
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
团队与工作流程
良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
风险与安全
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
React Agent 模式的未来
ReAct 仍然是一个核心思想，但较新的代理通过明确的规划、跨步骤的记忆、对失败的自我反思以及并行工具调用来扩展它，而不是严格地一次执行一个操作。前沿模型越来越多地在本地进行这种推理，而不是通过手写提示。预计会有更强大的错误恢复、对每个步骤更好的验证，以及将 ReAct 的“随心所欲”循环与研究和软件工程等复杂、长期任务的前期规划相结合的混合模式。
现实世界的实施
问答助理会搜索网络、读取结果、优化其查询，然后在回答由多部分组成的事实问题之前再次搜索。
客户支持代理解释用户的问题，调用订单查找 API，观察订单状态，然后决定是否发放退款。
编码代理读取错误消息，决定要检查哪个文件，运行命令，观察输出，然后迭代直到测试通过。
数据分析机器人解释问题、查询数据库、查看返回的行以及是否需要另一个查询的原因。
风险与防护栏
将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
实施路线图
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
在完全自动化之前定义人工检查点。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
跟踪任务级结果以确认持续价值。
不断探索
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常见问题
What is ReAct Agent Pattern?
ReAct（推理与行动）是一种设计模式，其中 AI 模型将逐步推理与调用工具或搜索等具体操作交织在一起。这很重要，因为它可以让语言模型解决多步骤问题，并以真实的最新信息为基础给出答案，而不是猜测。
ReAct 模式结合了哪两种功能？
ReAct 代表推理和行动；它将思想链推理与工具调用等具体操作交织在一起。
ReAct 循环的三个重复元素是什么？
ReAct 循环循环执行想法（计划）、操作（工具调用）和观察（结果），重复直至完成。
ReAct 循环中的“观察”是什么？
观察是系统在运行模型选择的操作后返回的反馈，然后模型会对其进行推理。
为什么与纯粹的链式推理相比，ReAct 可以减少幻觉？
通过将推理与工具的真实观察结果交织在一起，该模型可以检查事实并纠正方向，而不是发明答案。
ReAct 在实践中最常如何实施？
ReAct 通常通过提示来实现：模型发出想法和操作文本，周围的代码解析操作、运行工具并返回观察结果。