ReAct_模式构建自主规划智能体#

什么是 ReAct？#

如何基于 ReAct 模式构建具备自主规划能力的 AI 智能体？

ReAct（Reasoning + Acting） 是一种让大语言模型交替进行推理和行动的 Prompt 范式。模型在每一步先“思考”（Reasoning），然后“行动”（Acting），再根据观察结果（Observation）继续思考，形成闭环。这使得 AI 能主动调用工具、获取外部信息，并动态调整计划。

基于 ReAct 构建自主规划 Agent 的关键步骤： 定义工具集：提供模型可调用的外部函数（如搜索、计算器、API）。 设计 Prompt 格式：明确要求模型输出 Thought:（推理）、Action:（行动）、Observation:（观察）的结构。 解析与执行：应用层解析 Action: 字段，执行对应工具，将结果填入 Observation:。 循环迭代：重复上述过程，直到模型输出 Final Answer:。

示例 Prompt 结构：

1
你是一个能使用工具的智能体。你有以下工具：
2
- search(query): 搜索互联网
3
- calculate(expression): 计算数学表达式
4

5
请按以下格式回答：
6
Thought: 你的思考过程
7
Action: 工具名称(参数)
8
Observation: 工具返回结果
9
...（重复）
10
Final Answer: 最终答案

什么是 ReAct？如何基于 ReAct 模式构建具备自主规划能力的 AI 智能体？#

• 核心回答#

ReAct（Reasoning + Acting） 是一种让大语言模型交替进行推理和行动的 Prompt 范式。模型在每一步先“思考”（Reasoning），然后“行动”（Acting），再根据观察结果（Observation）继续思考，形成闭环。这使得 AI 能主动调用工具、获取外部信息，并动态调整计划。

• 基于 ReAct 构建自主规划 Agent 的关键步骤： 定义工具集：提供模型可调用的外部函数（如搜索、计算器、API）。

• 2. 设计 Prompt 格式：明确要求模型输出 Thought:（推理）、Action:（行动）、Observation:（观察）的结构。
• 3. 解析与执行：应用层解析 Action: 字段，执行对应工具，将结果填入 Observation:。

• 本文已做格式统一与噪声清理，保留原始语义。

• 如何基于 ReAct 模式构建具备自主规划能力的 AI 智能体？

• ReAct（Reasoning + Acting） 是一种让大语言模型交替进行推理和行动的 Prompt 范式。模型在每一步先“思考”（Reasoning），然后“行动”（Acting），再根据观察结果（Observation）继续思考，形成闭环。这使得 AI 能主动调用工具、获取外部信息，并动态调整计划。

• 基于 ReAct 构建自主规划 Agent 的关键步骤：

• 1. 定义工具集：提供模型可调用的外部函数（如搜索、计算器、API）。
• 2. 设计 Prompt 格式：明确要求模型输出 Thought:（推理）、Action:（行动）、Observation:（观察）的结构。

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