ReAct

ReAct 是什么

ReAct（Reasoning + Acting）是 2022 年提出的一种大模型推理范式：让模型交替进行"思考（Reasoning）"与"行动（Acting）"——遇到问题先想思路，然后调用工具/采取行动，观察结果后再继续思考，直到解决问题。

通俗说：它不是让 AI 一口气回答，而是"想一步、做一步、看结果、再想下一步"。

工作循环

1. Thought（思考）：分析当前问题，决定下一步
2. Action（行动）：调用工具（搜索、查库、执行代码）
3. Observation（观察）：查看工具返回结果
4. 回到 1，循环直到完成

为什么重要

• Agent 基础：当前智能体（Agent）的工作方式普遍基于 ReAct
• 可靠提升：把复杂任务拆解为可验证的步骤
• 工具调用：与 Function Calling 天然配合
• 可解释：思考过程可见，便于调试

与 Function Calling 的关系

Function Calling 是"模型输出调用指令"的机制，ReAct 是"何时调用、如何规划"的推理框架——两者结合构成完整智能体：ReAct 决定流程，Function Calling 执行调用。

一句话总结

ReAct 让大模型从"一次回答"进化为"逐步解决问题的执行者"，是理解 AI Agent 工作原理的核心概念。