构建 AI 智能体的过程，已经被像 LangChain、Spring AI Alibaba 等开发框架大大简化了，然后这些框架往往隐藏了驱动 AI 智能体运行的底层逻辑，比如：ReAct（Reasoning and Acting），让大模型（LLM）思考问题，并使用工具对任务采取行动。但很多时候，仅依赖预包装的库而不了解它们的内部工作原理，可能会导致困惑。

下面的例子就展示了 AI 智能体在产生回应之前，会经历一系列的思考活动。

在本文中，我们将通过深入剖析 ReAct 架构设计模式，来揭开这个过程的神秘面纱，从而我们获得了对 AI 智能体行为的完全控制，使其更容易进行优化和故障排除。

一、ReAct 架构设计剖析

1、ReAct 架构设计模式描述

ReAct（即推理和行动）是一种 AI 智能体的架构设计范式，AI 智能体使用链式推理和工具使用行动来综合运用。

与其一步到位地生成直接答案，ReAct 智能体会逐步思考，并且可以在最终确定答案之前执行中间行动（比如：查找某件事或计算一个值）。

为了更清楚地了解这一点，让我们来思考一下 ReAct 架构设计模式是如何工作的。

2、ReAct 示例描述

考虑在一个多智能体系统中构建的一个 AI 智能体的输出：

在上面的例子中，我们看到了一个使用 ReAct 范式执行任务的新闻报道 AI 智能体的实时追踪。该 AI 智能体被要求创建一个与“Agent2Agent协议”相关的新闻标题。然而，它并没有急于下结论，而是如其结构化的追踪所示，逐步推理。

接下来我们拆解一下：

• AI 智能体角色：新闻报道者–这个 AI 智能体专门负责策划和验证新闻内容。
• Task：该 AI 智能体被指示生成一个新闻标题，并确保它与Agent2Agent协议相关。
• Thought：该 AI 智能体首先内部推理，它应该通过快速搜索关于该协议的最新更新来验证信息。这是 ReAct 周期中的推理部分。
• Action：它接着使用一个标记为“搜索互联网”的工具，传递一个结构化的 JSON 输入，查询内容为：“Agent2Agent 协议新闻 2023年11月”。这是 AI 智能体利用外部工具收集现实世界数据的行动步骤。

• Tool Output：它包含了搜索工具检索到的结果–可能是新闻片段、文章摘要或相关网址。 这展示了将结构化思考和外部行动结合起来的力量：AI 智能体不仅仅依赖大模型的内部知识，而是通过工具进行事实核查。

这是一个例子，说明了 ReAct 模式是如何鼓励 AI 智能体行为的透明性、准确性和可验证性：对于那些需要处理真实世界信息的系统来说，这可是非常重要。

你可以想象，在多智能体系统中进一步扩展这个架构设计模式：一个新闻收集者收集原始信息，一个事实验证者检查可靠性，而这个新闻报道者构建标题，所有这些都通过推理和基于工具的行动进行异步协调。

3、为什么 ReAct 如此重要？

ReAct 被引入作为一个重大步骤，使基于 LLM 的 AI 智能体更加可靠和强大。

通过让大模型解释其思考过程并通过工具核实事实，我们减少了幻觉和错误传播等问题。

Yao 等人最初的 ReAct 研究表明，这种方法可以通过让大模型检索真实信息（比如：查询维基百科）来核实其事实，从而克服问答中的幻觉。

它还提高了 AI 智能体决策过程的透明度，因为我们可以检查推理链以进行调试或评估可信度。

总体而言，ReAct 架构设计模式将一个被动的 LLM 变成了一个积极的问题解决者，它可以分解复杂任务并与外部数据源互动，就像一个自主助手一样。

这也解释了为什么它几乎在所有的 AI 智能体框架中都被广泛使用。实际实现可能会有所不同，但一切都与 ReAct 架构设计模式衍生出来的东西有关。

ReAct 工作流程如下：

• 命令 LLM 逐步操作，
• 清晰地将思考与行动分开，
• 确保工具的确定性输入输出行为，
• 并产生可检查或调试的可追溯推理链。

二、推理 + 行动：ReAct 智能体的工作原理

ReAct 智能体在一个思考→行动→观察的循环中运行，直到它找到解决方案或最终答案为止。

这类似于人类解决问题的方式：

我们思考要做什么，执行一个行动（比如：查找某件事或进行计算）， 观察结果，然后将其纳入我们的下一个思考中。

ReAct 框架使用提示词工程来强制执行这种结构化的方法，交替大模型的思考和行动/观察。

下面是一个 AI 智能体中 ReAct 循环的逐步分解：

• Thought：AI 智能体（由 LLM 驱动）分析用户的查询和内部上下文，并以自然语言产生一个推理步骤。这通常不会显示给最终用户，但它是 AI 智能体规划的一部分。例如：“问题要求一个国家的人口；我应该使用网络搜索来找到最新数字。”

• Action：根据思考，AI 智能体决定要执行的外部工具或操作。它输出一个规定的格式来表示行动。例如：行动：WebSearch（“2023年加拿大人口”）。AI 智能体本质上是通过名称“调用”一个函数（工具），通常带有一些输入参数。

• Observation：AI 智能体的环境（我们的代码）执行请求的行动，并将结果（观察）返回给 AI 智能体。例如，网络搜索工具可能会返回：“观察：2023年加拿大人口为3800万。”这个观察结果被输入到 AI 智能体的上下文中。

• AI 智能体带着新信息回到第一步（另一个思考）。它将用新数据进行推理。在我们的例子中，它可能会想：“现在我有了人口数字；我可以回答问题了。”

这个思考/行动/观察循环重复进行，允许 AI 智能体在需要时链接多个工具使用（搜索，然后可能是一个计算，然后另一个搜索等）。最终，AI 智能体决定它可以回答用户。在这一点上，它不是输出一个行动，而是输出一个最终答案（有时在格式中标记为答案：或最终答案）。在整个过程中，AI 智能体保持对话和它自己的中间步骤，这就是记忆的功能。

每个思考和观察都可以被添加到对话上下文中，以便 LLM 记住到目前为止它已经做了什么。

这对于连贯性至关重要。最终结果是，AI 智能体有效地规划其方法，混合推理和行动。

这种动态方法比僵化的脚本或单轮回应要灵活得多。它允许处理不可预见的子任务，类似于人类在出现新信息时调整计划的方式。

需要注意的是，所有这些“思考”和“行动”注释并不是 LLM 的神奇特性：它们来自我们如何提示大模型。

正如我们稍后将看到的，我们明确地指导大模型以这种结构化的方式格式化其回应。换句话说，ReAct 是通过精心设计的提示词模板和解析逻辑实现的，而不是通过任何内置的 LLM 能力。

LLM 是通过我们给它的例子和指令被引导表现得像一个推理和行动的 AI 智能体。

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