概述
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 Agent 模式专注于实际部署：将模型功能转化为可靠的日常工作流程，提供可衡量的价值。
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。
掌握 React Agent 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。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 Agent 模式专注于实际部署：将模型功能转化为可靠的日常工作流程，提供可衡量的价值。为了建立深入的理解，请将 ReAct Agent 模式视为一种操作模型，而不是单个功能：定义所需的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用 ReAct Agent 模式的强大团队专注于工作流程结果，而不是模型演示，并尽早定义人工检查点。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。与此同时，将损坏的流程自动化可能会加剧现有的问题。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
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。
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。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
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。
实施模式
实践中的 ReAct 代理模式
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。
问答助理会搜索网络、读取结果、优化查询，并在回答由多部分组成的事实问题之前再次进行搜索。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力提升和错误成本时，通常会得到更好的结果。
实践中的 ReAct 代理模式
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。
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。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的 ReAct 代理模式
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。
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。当团队预先定义质量阈值，为边缘情况保留人工升级路径，并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
实践中的 ReAct 代理模式
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。
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。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
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。
绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在完全自动化之前定义人工检查点。
在完全自动化之前定义人工检查点。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪任务级结果以确认持续价值。
跟踪任务级结果以确认持续价值。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。