ReAct模式深度解析:構建具備推理能力的AI智能體架構

本文深入剖析ReAct(Reasoning+Acting)架構設計模式,揭示如何通過推理與行動循環構建具備自主決策能力的AI智能體,并展示其在復雜問題求解中的革命性突破。

引言:從工具調用到自主決策的進化

傳統AI系統面臨的核心瓶頸:

用戶輸入
預定義流程
固定輸出

ReAct模式帶來范式轉變
在這里插入圖片描述

ReAct = Reasoning(推理) + Acting(行動)的閉環系統


一、ReAct核心架構設計

1.1 架構全景圖

ReAct引擎
工具調用
直接回答
注冊
注冊
注冊
協調
LLM推理引擎
用戶問題
決策類型
工具集合
LLM生成引擎
環境執行
執行結果
最終響應
網絡搜索
數據查詢
代碼執行
智能體代理

1.2 三大核心組件

1. 推理引擎(Reasoning Engine)

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