【AI Agent教程】各种Agent开发框架都是如何实现ReAct思想的？深入源码学习一下

大家好，我是 同学小张，持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。

---

驱动大模型有很多种方式，例如纯Prompt方式、思维链方式、ReAct方式等。ReAct 方式是 AI Agent 最常用的实现思路之一，它强调在执行任务时结合推理（Reasoning）和行动（Acting）两个方面，使得Agent能够在复杂和动态的环境中更有效地工作。

本文我们来看看常用的那些Agent编程框架都是怎么实现 ReAct 思路的。

0. ReAct思想介绍

0.1 ReAct是什么？关键步骤及意义

在AI Agent中，ReAct（Reasoning and Acting）是一种设计思想，它强调在执行任务时结合推理（Reasoning）和行动（Acting）两个方面。这种思路通常涉及以下几个关键步骤：

1. 理解上下文：Agent首先需要理解它所处的环境和任务的上下文，这可能包括理解自然语言的指令、感知环境状态或识别问题的本质。

2. 推理：基于理解的上下文，Agent进行逻辑推理，以确定最佳的行动方案。这可能包括规划、决策制定、问题解决或预测可能的结果。

3. 规划：在推理的基础上，Agent制定一个行动计划，这通常涉及到确定一系列有序的步骤，以实现既定的目标或响应特定的指令。

4. 执行：Agent根据规划的步骤执行行动。在执行过程中，它可能会与环境进行交互，使用API调用、操作用户界面或执行其他形式的I/O操作。

5. 反馈和迭代：执行行动后，Agent会收集反馈，以评估行动的效果。基于反馈，Agent可以调整其推理和规划策略，以改进未来的性能。

在AI Agent中，ReAct思路有助于实现更加智能和自适应的行为，因为它不仅关注执行具体的任务，而且还包括对任务执行前的情况