llm的ReAct

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背景

想了解一下react的思路

https://github.com/StudyingLover/learn-llm-ReAct

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一、上下文累积机制

每次调用 bot(next_prompt) 时：

• 不是替换：next_prompt 不是替换之前的上下文
• 而是追加：新的观察结果被添加到 self.messages 列表中
• 完整历史：LLM 每次都能看到从开始到现在的所有对话
  
  
• 状态保持：ReAct 需要记住之前做了什么，才能决定下一步做什么
• 推理链：多步推理需要基于完整的历史信息
• 上下文连贯：避免每次都是"重新开始"

这就是 ReAct 能够进行复杂多步推理的核心机制 - 上下文累积，而不是简单的单次问答。