ReAct（推理-行动范式）

ReAct 是『Reason + Act（推理 + 行动）』的缩写，是一种在公开研究中提出的提示模式：不是简单地让模型直接挑一个动作去做，而是先让它写一小段『思考』，说明自己打算做什么、为什么这么做，然后再采取一个『行动』，读取返回的『观察』结果，再写下一段思考，如此循环。这个显式的『思考』环节是它的核心特征：它给了模型一个地方，去判断上一步动作到底有没有生效、计划要不要调整、接下来该试什么——而且这段推理是用文字写出来的，智能体自己和调试的人都能看懂。

在 ReAct 之前，比较常见的做法要么是让模型纯靠文字推理（链式思考），完全不采取真实动作；要么是让它直接采取动作，但完全不展示推理过程。ReAct 把两者结合了起来：推理过程和真实的工具调用及其真实结果穿插进行，这样模型的计划就能建立在『实际发生了什么』上，而不是『它以为会发生什么』上。

因为中间的『思考』文字是可见的，ReAct 风格的记录对调试也很有用：智能体走偏了的时候，思考步骤通常能看出它的推理是在哪一步和实际情况脱节的，这比只看动作日志要好判断得多。

怎么运作

图中的循环——思考、行动、观察——不断重复：模型先写一段思考，说明下一步该做什么，再采取对应的行动（通常是调用工具），读取返回的观察结果，再基于这个结果写下一段思考。这其实是给更大的 agent-loop（智能体循环）里『规划』这一环节设计的一种具体结构——很多智能体循环的实现在这一步都用了类似 ReAct 的方式，但这只是众多技巧之一，不是唯一做法。

举个例子

思考：得先搞清楚构建为什么失败，才能着手修复。
行动：read_file("ci_log.txt")
观察：报错：依赖 'foo' 版本不匹配。
思考：日志指向依赖版本问题，应该去看看锁定文件。
行动：read_file("package-lock.json")
观察：foo 被锁定在比代码要求更旧的版本。
思考：应该更新版本锁定，然后重新跑测试。
行动：edit_file("package.json", ...)

和相关概念的区别

常见误解

常见问题