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ReAct模式解读

news 2025/9/9 2:39:22

1、概述

ReAct = Reasoning（思考）+ Acting（行动）

让AI像人类一样：先想一想（Reason），再做一件事（Act），做完事再想一想，循环往复，直到解决问题。

核心思想：

不要让AI直接猜答案，而是让它：

思考（Reason）：分析问题、制定计划、反思结果
行动（Act）：调用工具（如搜素、计算、数据库）
循环：根据行动结果，再思考，再行动

2、ReAct vs 传统AI

对比项	传统方式（直接回答）	ReAct 模式
过程	输入 → 直接输出答案	输入 → 思考 → 行动 → 思考 → 行动 → 输出
可解释性	黑箱，不知道怎么想的	白箱，能看到每一步思考
准确性	容易“幻觉”瞎猜	基于事实行动，更准确
工具使用	不会主动调用工具	主动调用 API、搜索、计算等
错误恢复	答错了就错了	行动失败后会反思并调整

3、ReAct典型步骤

（1）核心循环

Think -> Act -> Observe -> Think ...

一个典型的ReAct交互流程：

1. 🤔 Reason (思考): "我需要查一下北京今天的天气"
2. 🛠  Act   (行动): 调用 weatherAPI.getWeather("北京")
3. 👁  Observe (观察): 返回 {"city": "北京", "temp": "25°C", "condition": "晴"}
4. 🤔 Reason: "北京今天晴，25度，适合户外"
5. 🛠  Act: 无（问题已解决）
6. ✅ Answer: "北京今天晴，25度，适合户外活动。"

这个循环可以多次执行，直到问题解决

（2）典型步骤

1）Step 1：Reasoning（推理）

AI开始思考：

“用户问了什么？”
“我需要哪些信息？”
“我可以调用什么工具？”
“下一步该做什么？”

示例输出：我需要查询北京的天气，可以调用天气 API。

2）Step 2：Acting（行动）

AI 决定调用一个工具：

调用 search(query) 搜索网页
调用 calculate(expr) 计算数学
调用 database.query(sql) 查数据库
调用 python(code) 执行代码

格式通常是结构化的，比如：

{"action": "weather_api","action_input": "北京"
}

3）Step 3：Observe（观察）

系统执行工具调用，拿到结果，返回给AI，比如：

{"observation": "北京，25°C，晴"
}

4）Step 4：继续Reasoning

AI看到结果后继续思考："我拿到了天气数据，现在可以回答用户了。"

或者如果结果不完整：

”温度是25度，但用户可能想知道是否适合穿短袖，我需要补充穿衣建议。“

5）Step 5：Final Answer（最终回答）

当AI认为问题已解决，输出最终答案给用户

4、ReAct优势

优势	说明
✅ 减少幻觉	AI 不再瞎猜，而是基于真实工具返回的数据回答
✅ 可解释性强	你能看到 AI 的“思考过程”，像看侦探破案
✅ 能解决复杂问题	可以多步推理 + 多次调用工具（如先搜索，再计算）
✅ 可调试	如果答案错了，可以看是哪一步出问题
✅ 支持工具扩展	可以接入搜索、数据库、代码执行、API 等

5、ReAct所需的技术组件

组件	说明
LLM（大模型）	负责推理和决策（如 GPT、通义千问）
Tool Calling（工具调用）	定义工具接口，让 LLM 知道能调用什么
Action Parser	解析 LLM 输出的 action（如 JSON）
Observation Handler	执行工具并返回结果
Loop Controller	控制最大步数，防止无限循环
Prompt Engineering	设计提示词，引导 LLM 按 ReAct 格式输出

6、ReAct的典型Prompt模板

你可以使用以下工具：- search(query): 搜索网页
- calculate(expr): 计算数学表达式
- get_weather(city): 获取天气使用格式：Thought: 你正在想什么
Action: 要执行的工具
Action Input: 工具参数
Observation: 工具返回结果
...（可以重复）
Thought: 我现在可以回答了
Final Answer: 最终答案