背景介绍
ReAct（Reasoning and Acting）框架是2022年由普林斯顿大学和谷歌研究团队提出的创新性方法，旨在解决传统大语言模型在复杂任务中的局限性。该框架包含两个关键模块：
- 推理引擎（Reasoning）：通过链式思考（Chain-of-Thought）技术分解问题
- 行动模块（Acting）：调用工具API或生成可执行代码
典型工作流程
以”预定下周北京到上海的航班”为例：
- 推理阶段：分析任务需求，确定需要查询航班信息、比价、填写订单
- 行动阶段：依次调用航空API、支付系统接口完成操作
- 验证阶段：检查预定结果并反馈给用户
技术优势
- 动态规划能力
- 多工具协作
- 可解释性
应用场景
涵盖智能客服、数据分析、科研辅助等领域。
核心组成
ReAct框架主要由三个关键概念组成：
1. Thought（思考）
LLM模型的核心推理过程，代表模型在解决任务时的内部思考逻辑。思考过程为后续行动提供了理论基础和决策依据。
2. Act（行动）
基于思考结果，LLM会决定需要执行的具体外部操作。常见的行动类型包括API调用、工具使用、信息检索等。
3. Obs（观察）
LLM获取外部反馈的机制，相当于模型的”感知系统”。观察的来源包括API调用的返回结果、工具执行的输出、用户的新输入等。
这三个组件形成一个闭环的交互循环：思考→行动→观察→再思考…直到任务完成。
安装依赖、Prompt与代码实现
文章提供了使用LangChain和OpenAI构建ReAct Agent的完整代码示例，包括Prompt模板和TavilySearchResults工具的使用方法，展示了LLM如何自主进行思考、搜索和回答问题的完整过程。