在众多前沿架构中，ReAct Agent（ReAct 代理）作为一种将“推理”（Reasoning）与“行动”（Acting）深度结合的强大范式，正在重新定义机器解决复杂问题的方式。与其让 AI 盲目地猜测答案，ReAct 架构赋予了它像人类一样步步为营、逻辑缜密的思维能力。
什么是 ReAct Agent？
ReAct 的核心理念在于它的名字本身：Reasoning（推理）+ Acting（行动）。这是一种让机器能够以逻辑化、分步骤的方式解决问题的方法论。
传统的语言模型往往倾向于直接生成答案，这种“直觉式”的回答在面对需要实时数据或复杂计算的问题时，容易产生幻觉或错误。相比之下，ReAct Agent 拒绝直接跳到结论。它模拟了人类专家的解决问题路径：先思考可能的情况，基于推理采取行动，评估行动的结果，并根据反馈调整下一步的策略。这种持续的循环使得 AI 能够做出更精准、更深思熟虑的决策。
核心工作流
ReAct Agent 的强大之处在于其内部运转的动态循环，这个过程通常被称为 “ReAct 流程”。在这个流程中，模型不再是一个静态的文本生成器，而是一个在环境中不断探索的智能体。
这个循环主要包含四个关键阶段：
• 思考（Thought）： 当接收到任务时，Agent 首先会问自己：“下一步最好的操作是什么？”它会分解问题，制定计划，而不是急于回答。
• 行动（Action）： 基于之前的思考，Agent 会执行具体的操作。这不仅限于文本生成，更包括使用工具，比如调用搜索引擎、运行代码或查询数据库。
• 观察（Observation）： 行动之后，Agent 会“看”发生了什么。它会接收工具返回的数据或环境的反馈，这是验证推理是否正确的关键步骤。
• 反思与响应（Reflect & Respond）： Agent 利用观察到的结果再次进行推理。如果信息不足，它会进入下一个“思考-行动”循环；如果信息充足且确信，它才会交付最终的答案。
架构解析
从系统架构的角度来看，ReAct Agent 的运作机制既严谨又灵活。
在高层架构中，我们可以清晰地看到一条主线：从“用户提示词（User Prompt）”开始，系统进入核心的处理黑盒。在这个黑盒中，“思考”、“行动”和“观察”构成了一个三角形的闭环结构。这个闭环会不断滚动，直到任务完成（Finished），最终输出结果。这是一种以目标为导向的宏观视角，强调了迭代的重要性。
而深入到底层架构，我们会发现大语言模型（LLM）在其中扮演了“大脑”的中枢角色。流程始于用户输入，信息随后传入 LLM。此时，LLM 面临一个关键的决策点：“是否决定采取行动？”
如果决定行动（Yes）： LLM 会发出指令运行特定的工具（Run the Tool）。工具执行后产生的输出（Tool Output）会作为新的信息回传给 LLM。LLM 消化这些新信息后，再次进行判断。
如果不采取行动（No）： 这意味着 LLM 认为当前掌握的信息已经足够回答用户的问题，或者任务已经完成。此时，它会跳出循环，直接生成最终答案（Final Answer）。
为什么 ReAct 很重要？
ReAct 架构的出现解决了大模型应用中的几个痛点。首先，它极大地提高了答案的可信度。通过引入“观察”环节，模型可以利用外部工具验证事实，减少了一本正经胡说八道的概率。其次，它增强了模型的可解释性。由于每一步都有明确的“思考”记录，人类用户可以清晰地看到 AI 是如何一步步推导出结论的，而不是面对一个黑箱。
ReAct Agent 代表了 AI 从“只会说话”向“既会思考又会做事”的进化。通过将逻辑推理的深度与执行行动的广度相结合，它展示了一个更加智能、自主且可靠的未来人工智能形态。