ReAct 模式（推理 + 行动）

让模型交替执行推理（Thought）与行动（Action）并观察结果（Observation），循环逼近答案——现代工具调用与 Agent 的思想原型。

AI 应用速查AI更新于 2026-10-12

循环	Thought → Action → Observation → … → Final Answer
现代形态	工具调用把文本协议升级为结构化 tool_calls
关键	工具描述要清晰可判别
防护	限制最大轮数、超时与成本上限

ReAct 轨迹示例

Thought: 需要查询北京今天的天气
Action: get_weather
Action Input: {"city": "北京"}
Observation: 晴，26℃
Thought: 已获取所需信息
Final Answer: 北京今天晴，气温 26℃

ReAct 的工程化重点是把工具集合与权限做小做对：工具越多越模糊，选错工具的概率越高。

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