概述
ReAct（推理與行動）是一種設計模式，其中 AI 模型將逐步推理與調用工具或搜尋等具體操作交織在一起。這很重要，因為它可以讓語言模型解決多步驟問題，並以真實的最新資訊為基礎給出答案，而不是猜測。
ReAct Agent 模式專注於實際部署：將模型功能轉化為可靠的日常工作流程，提供可衡量的價值。
深入探討
ReAct 在 2022 年的一篇研究論文中介紹，結合了兩個先前單獨使用的想法：思想鏈推理（模型「大聲思考」）和工具使用（模型採取行動）。在 ReAct 循環中，模型產生一個解釋其計劃的 Thought、一個 Action（例如搜尋查詢或 API 呼叫），然後接收一個 Observation（該操作的結果）。它重複這個「思想-行動-觀察」循環，隨著新資訊的到來更新其推理，直到給出最終答案。這種交錯讓模型決定它仍然需要知道什麼並去獲取它。 ReAct 成為現代人工智慧代理的基礎藍圖，並支援許多用於建立瀏覽、查詢資料庫和操作軟體的助理的代理框架。
技術洞察
ReAct 通常透過提示來實現：向模型顯示格式並發出「想法：...」、「操作：搜尋[查詢]」等文本，然後系統解析該操作，運行真實工具，並回饋「觀察：...」。由於推理痕跡與有根據的觀察交織在一起，因此與純粹的思維鏈相比，該模型可以糾正路線並減少幻覺。循環將繼續，直到模型輸出「完成」操作及其答案，並設定步驟限制以防止無限循環。
掌握 React Agent 模式
ReAct（推理與行動）是一種設計模式，其中 AI 模型將逐步推理與調用工具或搜尋等具體操作交織在一起。這很重要，因為它可以讓語言模型解決多步驟問題，並以真實的最新資訊為基礎給出答案，而不是猜測。 ReAct Agent 模式專注於實際部署：將模型功能轉化為可靠的日常工作流程，提供可衡量的價值。為了建立深入的理解，請將 ReAct Agent 模式視為一種操作模型，而不是單一功能：定義所需的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用 ReAct Agent 模式的強大團隊專注於工作流程結果，而不是模型演示，並儘早定義人工檢查點。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
應用級設計決定了人工智慧是否能改善實際結果。同時，將損壞的流程自動化可能會加劇現有的問題。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
應用級設計決定了人工智慧是否能改善實際結果。
應用級設計決定了人工智慧是否能改善實際結果。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
良好的工作流程整合可以創造使用者值得信賴的生產力效益。
良好的工作流程整合可以創造使用者值得信賴的生產力效益。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
範圍明確的用例可以減少變更疲勞和實施風險。
範圍明確的用例可以減少變更疲勞和實施風險。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
問答助理會搜尋網路、讀取結果、最佳化其查詢，然後在回答由多部分組成的事實問題之前再次搜尋。
客戶支援代理解釋使用者的問題，呼叫訂單查找 API，觀察訂單狀態，然後決定是否發放退款。
編碼代理讀取錯誤訊息，決定要檢查哪個文件，運行命令，觀察輸出，然後迭代直到測試通過。
資料分析機器人解釋問題、查詢資料庫、查看傳回的行以及是否需要另一個查詢的原因。
實施模式
實踐中的 ReAct 代理模式
問答助理會搜尋網路、讀取結果、最佳化其查詢，然後在回答由多部分組成的事實問題之前再次搜尋。
問答助理會搜尋網路、讀取結果、最佳化查詢，並在回答由多部分組成的事實問題之前再次進行搜尋。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力提升和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
實踐中的 ReAct 代理模式
客戶支援代理解釋使用者的問題，呼叫訂單查找 API，觀察訂單狀態，然後決定是否發放退款。
客戶支援代理解釋使用者的問題，呼叫訂單查找 API，觀察訂單狀態，然後決定是否發放退款。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中的 ReAct 代理模式
編碼代理讀取錯誤訊息，決定要檢查哪個文件，運行命令，觀察輸出，然後迭代直到測試通過。
編碼代理讀取錯誤訊息，決定要檢查哪個文件，運行命令，觀察輸出，然後迭代直到測試通過。當團隊預先定義品質閾值，為邊緣情況保留人工升級路徑，並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
實踐中的 ReAct 代理模式
資料分析機器人解釋問題、查詢資料庫、查看傳回的行以及是否需要另一個查詢的原因。
資料分析機器人解釋問題、查詢資料庫、查看傳回的行以及是否需要另一個查詢的原因。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
風險與防護欄
將損壞的流程自動化可能會加劇現有問題。
團隊可能會過度自動化並消除所需的人工判斷。
如果不持續評估輸出，品質可能會出現偏差。
實施路線圖
繪製目前工作流程並確定摩擦最大的步驟。
繪製目前工作流程並確定摩擦最大的步驟。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在完全自動化之前定義人工檢查點。
在完全自動化之前定義人工檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
對使用者進行提示、升級路徑和品質標準的訓練。
對使用者進行提示、升級路徑和品質標準的訓練。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤任務級結果以確認持續價值。
追蹤任務級結果以確認持續價值。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。