告别无效调参！ReAct代理设计：让LLM精准执行复杂任务的终极方案

本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。由于文章篇幅有限，文中我还会插入一些针对该知识点更详细的技术文档，自行领取，以便帮助大家更好的学习。

​​一、ReAct 模式：AI 代理的“思考-行动”循环​​

ReAct（​​Re​​asoning + ​​Act​​ion）是一种让大语言模型（LLM）​​自主完成任务的核心架构​​。与传统直接生成答案的模式不同，ReAct 要求代理交替执行以下两步：

1. ​​推理（Reasoning）​​：分析当前状态，规划下一步行动
2. ​​行动（Action）​​：调用工具（Tools）获取信息或执行操作

​​二、为什么需要 ReAct？突破 LLM 的固有局限​​

典型案例​​：

用户问：“特斯拉当前股价是多少？相比去年同期涨了多少百分比？” 传统 LLM 可能直接编造数据，而 ReAct 代理会：

1. 调用金融API获取当前股价
2. 查询历史数据库找出去年同期股价
3. 使用计算工具执行百分比运算

三、推理+行动：ReAct 代理的工作原理​

ReAct 代理以“思考 → 行动 → 观察”的循环方式运行，重复进行直到找到解决方案或最终答案。

这与人类解决问题的方式类似：

• 我们思考该做什么
• 执行某项操作（例如查找某些内容或进行计算），
• 观察结果
• 然后将其融入到我们的下一个想法中。

ReAct 框架使用提示工程来强制执行这种结构化方法，交替模型的思想和行动/观察。

以下是ReAct 循环的逐步分解：

思考：由法学硕士 (LLM) 驱动的代理会分析用户的查询和内部语境，并用自然语言生成推理步骤。这通常不会向最终用户展示，而是代理自言自语的一部分。例如：“问题询问一个国家的人口数量；我应该使用网络搜索来查找最新数据。”

动作：基于想法，代理决定执行哪个外部工具或操作。它会输出指示操作的指定格式。例如：Action: WebSearch("population of Canada 2023")。代理本质上是通过名称“调用”某个函数（工具），通常会附带一些输入参数。

观察：代理的环境（我们的代码）执行请求的操作，并将结果（观察）返回给代理。例如，网页搜索工具可能会返回：“ Observation: The population of Canada in 2023 is 38 million.”。此观察结果会被输入到代理的上下文中。

智能体获取新信息后返回第一步（另一个思考）。它会利用新数据进行推理。在我们的例子中，它可能会想：“现在我有了人口数据；我可以回答这个问题了。”

这个“思考/行动/观察”循环不断重复，允许代理根据需要，串联使用多种工具（例如搜索，然后进行计算，再进行一次搜索等等）。最终，代理决定可以回答用户的问题。此时，它不再输出“行动”，而是输出“最终答案”。

正如我们将在从头开始的实施中看到的那样，在整个过程中，代理维持对话及其自己的中间步骤。

每个想法和观察都可以附加到对话上下文中，以便 LLM 记住当中所做的任何操作。

这对于连贯性至关重要。最终结果是，代理能够有效地动态规划其方法，将推理与执行相结合。

这种动态方法比僵化的脚本或单轮响应更具适应性。它能够处理不可预见的子任务，类似于人在出现新信息时进行及时的调整。

为了让你更彻底明白其逻辑，我整理了两个示例，并带你从头构建 ReAct 一个代理，粉丝朋友自行领取（附代码）：《Python 和 LLM 从头构建 ReAct 代理全流程》

​​四、工具调用：代理的“双手”​​

工具是实现行动的关键，需满足 ​​3 个设计原则​​：

1. ​​原子性​​：每个工具只做一件事（如 Calculator 仅负责计算）
2. ​​强契约​​：明确定义输入/输出格式（如 JSON Schema）
3. ​​安全性​​：隔离高风险操作（如数据库写入需权限控制）

​​常用工具示例​​：

from math import sqrt

tools = [
    Tool(
        name="GoogleSearch",
        func=search_api,  # 对接搜索引擎API
        description="获取实时信息，输入：搜索关键词"
    ),
    Tool(
        name="Calculator",
        func=lambda x: eval(x),  # 注意：生产环境需替换为安全计算库
        description="执行数学计算，输入：数学表达式"
    ),
    Tool(
        name="DataPlotter",
        func=generate_chart,  # 数据可视化工具
        description="生成折线图，输入：{x:[1,2,3], y:[4,5,6]}"
    )
]

​​五、Prompt 工程：驱动推理的核心​​

ReAct 的思考质量取决于 ​​Prompt 设计​​，经典模板如下：

你是一个自主代理，请通过以下步骤解决问题：
1. 思考：分析当前需要什么信息
2. 行动：调用工具获取信息（格式：ACTION: 工具名(参数)）
3. 观察：记录工具返回结果
4. 循环直到得出最终答案

当前任务：{query}
历史记录：
{memory}

请输出下一步指令：

​​实际生成示例​​：

思考：需要知道2024年奥斯卡最佳影片
ACTION: GoogleSearch("2024 Oscar best picture winner")

观察："《奥本海默》获得2024年奥斯卡最佳影片"

思考：用户还要求主演名单
ACTION: GoogleSearch("Oppenheimer cast")

观察："基里安·墨菲、艾米莉·布朗特..."

思考：答案已完整
FINAL_ANSWER: 最佳影片是《奥本海默》，主演包括...

​​六、优化：超越基础实现​

原生实现后需考虑​​五大增强方向​​：

• ​​短路机制​​：当工具返回明确结果时跳过冗余思考

if "答案直接可见" in tool_result:
    return tool_result  # 提前终止循环

• ​​错误回退​​：工具调用失败时尝试替代方案
• ​​令牌压缩​​：用摘要替代完整历史记录减少 token 消耗
• ​​动态工具加载​​：运行时按需加载工具降低内存占用
• ​​置信度阈值​​：低置信度时要求人工干预

​​七、与框架的共生关系​​

​​推荐策略​​：

用原生实现理解原理 → 在 CrewAI 中实践复杂任务 → 定制框架扩展点

ReAct 不仅是工具调用模式，更是 LLM 实现“自驱动”的认知框架。关注我，我们下期见。如果本次分享对你有所帮助，记得点个小红心，你的鼓励就是我更新的动力。