在AI智能体（Agent）技术快速迭代的当下，行业面临一个关键命题：如何让依赖大型语言模型（LLM）的智能体，跳出“被动响应问答”的局限，进化为具备自主任务拆解、工具调用能力、动态决策优化的主动问题解决者？ReAct（Reasoning and Acting）框架的出现，正是为破解这一命题而生。它通过结构化的交互模式，将LLM的内在推理能力与外部工具的执行能力深度融合，为智能体赋予了接近人类解决问题的思维逻辑。

本文将从ReAct框架的诞生背景切入，解析其“思考-行动-观察”的核心闭环，对比同类技术的差异，并探讨其在落地应用中面临的现实挑战与优化方向。

一、ReAct的诞生：为何LLM需要“内外联动”？

LLM凭借海量数据训练获得的语言理解与生成能力，已成为AI智能体的核心“大脑”，但在处理复杂现实任务时，其固有的三大局限逐渐凸显，这也正是ReAct框架应运而生的核心原因：

1. 知识“保质期”短：静态知识库难追实时动态

LLM的训练数据存在明确的时间截止点，例如GPT-4早期版本训练数据截止到2023年10月，无法自主获取训练后产生的新信息。面对“2024年全球新能源汽车销量排名”“某城市实时交通拥堵情况”这类需要时效性数据的任务，纯LLM只能“束手无策”。

2. 功能“边界”固定：缺乏外部工具协同能力

LLM本质是语言模型，不具备原生的计算、代码执行、文件处理等功能。例如计算“123456789×987654321”的精确结果，或批量处理Excel表格中的数据，LLM要么计算出错，要么无法直接执行，必须依赖外部工具的辅助。

3. 交互“单向”被动：无法根据反馈调整策略

传统LLM的交互模式是“输入-输出”的单向流程，无法主动与外部环境交互，也不能根据反馈修正行为。比如用户询问“如何规划从北京到上海的3天旅行”，纯LLM只能基于已有知识生成固定方案，无法实时查询当下的酒店价格、景点开放情况，更不能根据用户“想避开雨天”的新需求调整行程。

ReAct框架的核心价值，正是通过提示工程定义标准化交互流程，让LLM能够“调用外部工具”弥补上述短板——就像为科学家配备实验室仪器，为厨师准备厨房厨具，让LLM的“思考”有了落地的“抓手”，从“纸上谈兵”转向“实战解决问题”。

二、ReAct的核心：“思考-行动-观察”的动态闭环

ReAct的本质是一套让智能体“边想边做、边做边调”的行为准则，通过“思考（Thought）-行动（Action）-观察（Observation）”三个环节的循环迭代，实现复杂任务的分步解决。这一闭环并非固定流程，而是会根据每一步的结果动态调整，具体逻辑如下：

1. 思考（Thought）：拆解任务，明确下一步目标

智能体首先基于用户需求和当前上下文，进行内部推理，将复杂任务拆解为可执行的子目标，并明确“需要做什么”“为什么要做”。
示例：用户询问“2024年第一季度中国GDP同比增长率是多少？”，智能体的思考过程可能是：“用户需要的是2024年一季度的中国GDP同比数据，该数据属于时效性强的官方统计信息，我的知识库中没有2024年的数据，因此下一步必须通过网络搜索获取最新官方发布结果。”

2. 行动（Action）：调用工具，执行具体操作

基于思考结果，智能体选择合适的外部工具，并按照预设格式输出调用指令，确保工具能准确理解并执行任务。常用的工具包括网络搜索、计算器、API接口、代码解释器等，指令格式需清晰标注“工具类型+任务参数”。
示例：针对上述GDP查询需求，智能体输出行动指令：Action: WebSearch("2024年第一季度中国GDP同比增长率 官方数据")，明确调用“网络搜索”工具，且限定搜索关键词为“官方数据”，避免非权威信息干扰。

3. 观察（Observation）：接收反馈，补充上下文信息

外部工具执行指令后，会将结果（即“观察”）返回给智能体，智能体将这一结果整合到当前对话上下文，作为下一轮思考的依据。观察结果可能是准确数据、错误提示或不完整信息，不同结果会直接影响后续决策。
示例：网络搜索工具返回结果：“Observation: 国家统计局2024年4月18日发布数据，2024年第一季度中国GDP同比增长5.2%，环比增长1.6%。” 智能体将该数据存入上下文，此时已获取用户需求的核心信息。

4. 循环迭代：直至输出最终答案

完成“观察”后，智能体再次进入“思考”环节，判断当前信息是否足够回答用户问题：若信息充足，则停止循环，输出“Final Answer”；若信息不足（如搜索结果未包含环比数据、数据来源存疑），则重复“思考-行动-观察”流程，例如补充搜索“2024年一季度中国GDP环比数据”或“国家统计局2024年一季度GDP报告原文”。

这种循环模式的关键优势在于动态适应性——智能体无需在初始阶段规划完整流程，而是根据每一步的实际反馈调整策略。例如在“规划旅行”任务中，若搜索发现某景点临时关闭，智能体可立即思考“替换哪个同类景点”，并再次调用搜索工具查询新景点的开放时间，避免了“一刀切”的固定方案缺陷。

三、ReAct vs. Chain of Thought：两种“思考模式”的核心差异

在提升LLM推理能力的技术中，ReAct常与“思维链（Chain of Thought, CoT）”被对比。两者均通过“分步推理”优化结果，但在“交互方式”和“应用场景”上存在本质区别，具体差异可通过下表清晰呈现：

对比维度	Chain of Thought (CoT)	ReAct
核心逻辑	纯内部文本推理，通过“中间步骤”梳理逻辑	内部思考+外部行动结合，通过“工具反馈”修正推理
交互对象	仅与用户输入的文本上下文交互，不涉及外部工具	与文本上下文+外部工具交互，依赖工具返回结果
推理闭环	单向推理：从“问题”到“中间步骤”再到“答案”，无反馈	双向闭环：“思考-行动-观察”循环，有实时反馈
适用场景	不需要外部信息的任务，如数学计算、常识推理	需要实时/动态信息、外部工具的任务，如数据分析、旅行规划
典型案例	计算“1+2+3+…+100”，推导“为什么夏天白天比冬天长”	查询“今日股市收盘指数”，生成“基于实时天气的出行建议”

简单来说，CoT是“闭门造车”式的思考——智能体仅依靠自身知识库进行逻辑梳理，适合“靠脑子就能解决”的问题；而ReAct是“知行合一”式的解决——智能体通过“做（调用工具）”获取新信息，再调整“想（思考方向）”，适合“必须结合外部信息才能解决”的问题。

例如，面对“计算圆的面积（半径为5cm）”这一任务：

• CoT的处理方式是：“第一步，回忆圆的面积公式S=πr²；第二步，代入r=5cm，得到S=π×5²=25π；第三步，取π≈3.14，计算得S≈78.5cm²”，全程无需外部工具；
• ReAct的处理方式则是：“思考：需要计算圆的面积，已知半径但π的精确值可能需要确认，且手动计算易出错，应调用计算器；行动：Action: Calculator("25×π")；观察：Observation: 78.53981634；思考：结果已足够精确，无需进一步行动；最终答案：约78.54cm²”，需依赖计算器工具。

四、ReAct的落地挑战：从理论到实践的“拦路虎”

尽管ReAct框架为AI智能体提供了强大的“行动能力”，但在实际落地时，仍面临四大核心挑战，这些问题直接影响智能体的稳定性和实用性：

1. 提示词脆弱性：“差之毫厘，谬以千里”

ReAct的正常运行高度依赖“标准化提示词”——若提示词未明确“思考/行动/观察”的格式要求，或未清晰定义工具调用规则，智能体可能出现“行为错乱”。例如，若提示词未规定“Action需标注工具类型”，智能体可能仅输出“搜索2024年GDP”，而未指定“WebSearch”，导致工具无法识别指令；若提示词格式混乱，智能体甚至可能将“观察结果”误判为“思考内容”，陷入循环错误。

2. 长任务上下文过载：“记不住早期步骤”

当任务步骤超过10步（如复杂的市场调研报告生成），对话上下文会包含大量“思考、行动、观察”记录，导致LLM的上下文窗口被占满。此时智能体可能出现“遗忘”——例如在第15步时，忘记第3步获取的关键数据；或“推理稀释”——因上下文信息过多，无法聚焦当前核心目标，导致思考方向偏离。

3. 工具依赖与可靠性风险：“工具出错，全盘皆输”

ReAct的效果完全依赖外部工具的可靠性：若工具返回错误信息（如网络搜索到虚假GDP数据），智能体可能基于错误信息输出结论；若工具响应延迟或失效（如API接口故障），则会导致任务中断。此外，智能体还需具备“工具选择能力”——若面对“数据分析”任务时，错误调用“网络搜索”而非“代码解释器”，也会导致任务失败。

4. 复杂任务的规划能力不足：“拆不开、联不上”

对于多工具协同的复杂任务（如“生成一份包含实时数据、图表、行业报告的市场分析文档”），ReAct智能体可能无法合理拆解任务步骤：例如先调用“网络搜索”获取数据，却忘记后续需要“代码解释器”生成图表；或在工具间切换时，无法将前一工具的结果（如Excel数据）传递给后一工具（如PPT生成工具），导致任务“碎片化”，无法形成完整输出。

五、结语：ReAct——AI智能体走向“实用化”的关键一步

ReAct框架的价值，不仅在于为LLM赋予了“调用工具”的能力，更在于它搭建了“AI与现实世界交互”的基础范式。通过“思考-行动-观察”的闭环，智能体首次具备了“主动获取信息、动态调整策略”的能力，从“被动问答工具”真正迈向“主动问题解决者”。

尽管当前ReAct仍面临提示词脆弱性、上下文过载等挑战，但随着提示工程技术的优化（如动态提示压缩）、工具生态的完善（如多工具协同平台），以及LLM自身规划能力的提升，这些问题将逐步得到解决。未来，ReAct不仅会成为智能体的核心框架，更可能与多模态模型、强化学习等技术融合，推动AI在办公自动化、智能客服、科研辅助等领域实现更深度的应用，为通用人工智能（AGI）的发展奠定坚实基础。

六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

七、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

八、大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

---

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】