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为什么现在主流 Agent 都采用 ReAct？

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为什么现在主流 Agent 都采用 ReAct？

2026-03-31 16:06:04   0  举报

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AI智能生成

为什么现在主流 Agent 都采用 ReAct？

一图看懂AI

ReAct

Agent

Cot

Multi-Agent

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

LLM 最大的问题：只能“想”，不会“做”，更不会“纠错”

本质是“被动生成式”的

它能写计划、能回答问题

缺乏的能力

可执行能力（Execute）

状态意识（Environment State）

错误感知能力（Feedback Loop）

缺陷

幻觉狂飙

为什么 CoT（思维链）不够

CoT 只能“思考”，却无法让系统真正可靠运行

核心问题

只能生成“思维链”，无法执行真实动作

没有环境反馈，思考永远不会修正

只是一段文本，无法保证结构化输出

会思考，但不执行，那就不知道它思考对不对。 这在企业里是无法落地的。

举例

“订机票前需要先查询航班。”

给出答案

Step 1：查询航班Step 2：选择航班Step 3：预订机票

ReAct = Reason + Act，先思考再执行。

让模型“先思考，再行动，再根据反馈继续思考”

Thought → Action → Observation → Thought → Action → …

让 LLM 从“生成式模型”升级成“问题求解模型”

“订机票前需要先查询航班。”

① Thought（思考）

LLM 分析任务：“需要查询航班”。

② Action（行动）

LLM 用 Function Call：

{   "tool": "search_flights",   "args": {     "origin": "上海",     "destination": "北京",     "date": "明天"   } }

可执行的结构化动作

③ Observation（观察结果）

后端调用 API 返回航班列表：

[   {"flight_id": "MU123", "price": 480},   {"flight_id": "CA234", "price": 520} ]

④ Thought（反思）

模型判断需要预订 MU123。

⑤ Action（执行下一步）

继续调用预订接口。

ReAct 是工业界 Agent 的默认范式

可控性

每一步都能审查、校验、回滚

思考（Thought）可以禁用或隐藏

Action 每次都可验证

Observation 可判断是否异常

可以让系统自动 Retry / Reflection

可复现性

每一个决策链都是明确的

企业最怕“不确定”，ReAct 有日志

用户输入 → Thought → Action → Observation → Action → 结果

完整链路可复盘，可监控，可调优。unset

错误可恢复

有 Feedback 才能自我纠错

例如支付失败

Observation: "Payment failed" Thought: "应该尝试备用支付方式" Action: 调用 backup_card 支付

可扩展性

轻松支持多步骤

多工具

多策略

所有 Multi-Agent 都是基于 ReAct

多 Agent = 多个 ReAct Agent 互相发送 Thought/Action/Observation

一个 Agent 负责规划

一个 Agent 负责执行

一个 Agent 负责校验结果

一个 Agent 负责 Memory & RAG

整个 AI 系统像“多人团队协作”，而基础全是 ReAct 循环

总结

LLM 是文本生成器，CoT 是思维增强，而 ReAct 才是把模型推向行动智能的关键一步

企业需要的不是一个回答问题的 LLM，而是能完成任务、能纠错、能连续行动的 Agent

所以 ReAct 是当下最重要的 Agent 底层范式。”

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这些其实都源自中国

AI Agent 全技术体系：Rag+Agent+Prompt+Context

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