ReAct (Reasoning + Acting)
ReAct 是 Agent 范式的”奇点”——首次让 LLM 与外部环境形成闭环。核心模式是 Thought → Action → Observation 循环。
关键贡献
- 将推理(Reasoning)与行动(Acting)交错进行
- 开创了 Thought-Action-Observation 标准循环
- 所有后续 Agent（AutoGPT、Claude Code、Hermes Agent 等）本质上都是 ReAct 的变体或扩展
对比
| 模式 | 推理时机 | 适用场景 |
|---|---|---|
| ReAct | 交错（边想边做） | 需要即时反馈的任务 |
| ReWoo | 先规划后执行 | 需全局规划的任务 |
| Reflexion | 执行后反思 | 可多次尝试的任务 |
提出
- Yao et al. (Google/Princeton), 2022.10
相关页面：agent-evolution-history FunctionCalling MainToolModelDivision