完整题目
什么是 ReAct 框架?它的"推理+行动"交替循环是怎么运转的,相比让模型一次性给出答案好在哪里?
本文目录
答案要点
- ReAct = Reason(推理)+ Act(行动),让模型"边想边做"而不是一口气答完
- 核心是循环:Thought(思考)→ Action(调工具)→ Observation(看结果)→ 再思考,直到得出最终答案
- 对比一次性回答:每一步都有真实反馈兜底,能纠错、能拆解复杂任务、轨迹可解释
- 它是最经典的 Agent 执行范式,出自 2022 年的论文 ReAct
- 代价是多轮模型调用,延迟和 token 成本更高,还要防死循环
核心概念
ReAct 是一种让大模型把"推理过程"和"工具行动"交替进行的执行框架:模型先写下思考,再执行一个动作,观察工具返回的结果后继续思考,循环往复直到任务完成。
一个循环长什么样
以"姚明的妻子比他小几岁"为例:
- Thought:得先查姚明妻子是谁 → Action:搜索"姚明 妻子" → Observation:叶莉,1981 年生
- Thought:再确认姚明出生年份 → Action:搜索"姚明 出生年份" → Observation:1980 年
- Thought:1981−1980=1,可以作答了 → :小 1 岁