ReAct Agent：让大语言模型既能思考又能行动

目录

1. 什么是 ReAct Agent？
2. ReAct Agent 的架构解析
3. ReAct Agent 的实现：以信息检索为例
4. ReAct Agent 的关键思想与应用场景
5. 总结与展望

导语： 想象一下，您正在构建一个智能家居控制系统。您希望它不仅能执行“打开客厅灯”这样的简单命令，还能处理更复杂的请求，比如“我感觉有点热，而且现在是晚上，帮我调整一下环境”。传统的基于规则或单一模型的系统很难胜任，因为这需要系统进行推理（现在是晚上，我感觉热 -> 需要降低温度，打开夜间模式），并采取一系列行动（调整空调温度、切换灯光模式）。ReAct Agent 的出现，为构建这类能够思考、行动和与环境交互的智能体提供了优雅的解决方案。

近年来，随着大型语言模型 (LLM) 的飞速发展，我们看到了 AI 智能体 (Agent) 领域的巨大潜力。ReAct Agent 正是这一浪潮中的佼佼者，它巧妙地将 LLM 的推理能力 (Reasoning) 与行动能力 (Acting) 相结合，实现了 Agent 智能水平的跃升。本文将深入 ReAct Agent 的源码，解析其核心机制，并通过代码示例帮助您理解和应用 ReAct Agent。阅读本文，您将：

• 理解 ReAct Agent 的设计思想和核心优势
• 掌握 ReA