【收藏级教程】ReAct+大模型=智能体：企业级应用从0到1实战

最新推荐文章于 2025-12-04 17:38:03 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 17:38:03 发布 · 652 阅读

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本文详细介绍ReAct（推理-行动-观察）机制，它是Agent智能体的核心决策逻辑，使智能体能模拟人类"先思考再行动"的行为模式。通过系统提示词设计和代码实现，展示了如何构建智能客服等Agent应用。ReAct让AI从"回答问题的机器人"进化为"解决问题的专家"，为企业带来显著的业务效率提升和管理体验优化。

1、什么是ReAct机制

ReAct机制是实现智能体真正“自主决策”和“智能执行”的核心机制。很多同学看到ReAct的第一反应是将其拆成“Re”和“Act”，直接翻译为“再次行动”，这是错误的理解。ReAct其实是“Reason+Act”，即“推理+行动”。

ReAct机制赋予了Agent智能体“先思考，再行动”能力的决策逻辑，让它能够模拟人类在面对复杂任务时的行为流程。想象一下，你交代给员工一项工作任务“调出上个月的销售数据并分析出下滑原因。”一个熟练的员工会怎么做？

✔理解任务 （你要干嘛）

✔去找数据 （从哪里获取信息）

✔进行分析 （用什么工具分析）

✔给出结论 （回答你的问题）

这就是ReAct机制的灵感来源，让Agent智能体先对任务进行推理判断，然后选择合适的工具或操作执行。相比于传统的“一步问答式”交互，React机制让智能体能够在多轮推理中动态规划、调用外部工具、整合多源数据，从而更高效地完成复杂任务。

2、React机制是怎工作的

ReAct机制引入了一种融合思考、执行和观察的循环决策模式，赋能Agent智能体持续感知环境变化并动态调整行为的能力。

ReAct的工作流程类似于人类的“试探—行动—反馈”过程：首先，智能体基于当前任务和历史信息进行推理（Reasoning）；接着，根据推理结果选择合适的工具或操作进行执行（Acting）；最后，通过观察环境反馈（Observation），更新内在状态，并再次进入推理阶段，从而形成一个闭环。

（注：这种机制最早由斯坦福大学等机构在其论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中提出，显著提升了智能体在复杂任务中的任务完成率、适应性和鲁棒性。）

举个更加生动的例子

ReAct机制流程很像你在饭店点菜的情景：

1、你下指令：“我想要点菜，麻烦推荐一下你们的特色。”

2、进行推理：老练的服务员会思考——“我们店有哪些特色菜？我应该先推荐哪些？这些菜在菜单的什么位置？”

3、执行动作：接着服务员会先向你推荐几道特色菜，简单介绍并为你将菜单翻到相应的位置。

4、观察并判断下一步动作。服务员会基于你对这些推荐菜的反应——“太辣、不够清淡”等，再决定给你推荐哪些别的菜。

一句话总结：

ReAct机制=会思考的自动化

3、基于ReAct机制，从0到1构建Agent智能体

本次我们将尝试搭建一个基础智能客服，这个Agent智能体能够基于ReAct机制，回答用户关于特定产品的优惠咨询，并计算出最终的优惠价格。

在搭建Agent智能体之前，首先需要思考的是：如何让智能体按照“思考——行动——观察”这种方式运转？

答案是系统提示词（System Prompt），这是ReAct机制能成功运转的关键所在。在本案例中，我们给模型撰写了一段系统提示词，从角色定义、ReAct循环定义、可用工具描述、学习示例等维度，确保智能体能够成功运转。

接下来就是主函数实现了，我们需要编写一些代码，让智能体能够真正调用模型，调用工具，并进行观察：

结果演示

经过3次ReAct循环，最终我们的Agent智能客服成功按照客户要求输出了正确的结果。

总结

React机制让智能体从“回答问题的机器人”进化为“解决问题的专家”。

它带来的不是炫技，而是实实在在的业务效率提升和管理体验优化。

在未来的企业数字化与智能化浪潮中，谁先用上React机制，谁就拥有了一位永不下班、永不出错、会思考的员工！

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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