ReAct大模型学习指南：从“小白“到“程序员“，收藏这份推理+行动的进阶秘籍！

ReAct是一种让大模型交替进行推理和行动的模式，通过"思考-行动-观察"循环，将外部信息纳入推理并修正方向。本文以通俗语言解释ReAct原理，通过实例说明其优势，并指导读者从基础工具调用开始实践，最终理解Agent系统的核心构建方式。ReAct是学习复杂任务处理、多步交互Agent开发的重要入门概念。

如果把 Agent 想成一个新来的同事，ReAct 解决的其实是一个很朴素的问题。

这个同事很会说，也很会推理。你问他一个问题，他能顺着线索分析半天，语气还挺笃定。问题是，很多任务不能只靠“想”。

借用我导师说过的一句话: 乱拳打死老师傅

有时候模型一路猛猜，确实也能猜对，但这更像是“乱拳”，不是一个稳定、可复用、可交付的工作方式。

你问今天某个仓库的最新发布版本，他得去查。

你让他总结一篇论文，他至少要先读到论文。

只会想，容易在脑子里绕圈。

只会动，又容易变成没有方向的点点点。

ReAct 有意思的地方，就在于它把这两件事放到同一个节奏里：先想一下，决定下一步做什么；做完之后看结果；再根据结果继续想。

听起来不玄。

这恰好是它最值得学的地方。

先用一句话说清楚 ReActnone !important

ReAct 是 Reasoning and Acting 的缩写，可以粗略翻译成“推理 + 行动”。

在大模型里，它指的是一种让模型交替进行推理和动作的模式：模型先根据当前问题判断下一步该做什么，然后调用一个工具或执行一个动作，拿到观察结果之后，再继续判断下一步。

它最经典的形式通常长这样：

Thought: 我需要先弄清楚 X。
Action: 调用某个工具，查询 X。
Observation: 工具返回了结果。
Thought: 根据这个结果，我还需要确认 Y。
Action: 再调用另一个工具。
Observation: 得到新的信息。
Final Answer: 给出最终回答。

这里的Thought、Action、Observation不是为了把文章写得像剧本。它们分别对应三件事：

Thought是模型的中间判断。

Action是模型选择的下一步动作，比如搜索、查数据库、打开网页、调用函数、移动机器人。

Observation是动作之后得到的新信息。

如果用更普通的话说，ReAct 就是让模型不要一次性把答案憋出来，而是边做边看，边看边改。

这很接近人类处理复杂任务时的样子。

我们很少会在什么都不查的情况下，把一个涉及外部信息的问题从头推到尾。更多时候是先有一个判断，再去验证一下；验证完发现不对，再调整路线。ReAct 把这个过程写成了一种可复用的提示和执行模式。

为什么会需要 ReActnone !important

理解 ReAct 之前，可以先看两个更早、更容易理解的方向。

一个方向叫 Chain-of-Thought，也就是常说的 CoT。它让模型在回答复杂问题时写出中间推理步骤。比如数学题、逻辑题、需要多步分析的问题，模型如果直接给答案，容易跳步；如果先把过程写出来，往往更稳定。

另一个方向是 Acting，也就是让模型和外部环境交互。比如 WebGPT 让模型使用文本浏览器搜索和浏览网页，SayCan 把语言模型和机器人可执行动作结合起来，让模型不只是“说计划”，还要考虑某个动作在当前环境里能不能做。

这两个方向各有价值。

CoT 让模型更会想，但它仍然主要依赖模型内部已有知识。遇到实时信息、私有数据、外部状态，它想得再认真，也可能只是认真地猜。

Acting 让模型可以接触外部世界，但如果缺少推理，它可能会机械地执行动作，不知道为什么做、做错了怎么改、什么时候该停。

ReAct 的原始论文想解决的，就是这两个能力分开时的尴尬：推理需要外部反馈，行动也需要推理来保持方向。

所以它把二者交错起来。

不是先写一份完整计划，然后一口气执行到底；也不是没有计划地一路调用工具。它更像一个小循环：

想一下 -> 做一步 -> 看结果 -> 再想一下 -> 再做一步

这个循环很小，但它打开了一扇门。

因为从这一刻起，模型的回答不再只是“生成文本”，而开始变成“完成任务”。

一个小例子：从直接回答到 ReActnone !important

假设用户问：

ReAct 这篇论文是谁写的？它主要想解决什么问题？

如果模型直接回答，它可能凭记忆给出作者和摘要。

运气好的时候是对的，运气差的时候会混进错误。

问题在于，用户很难知道它到底是查过，还是背出来的。

如果只用 CoT，模型可能会这样处理：

这看起来是一篇关于 Reasoning and Acting 的论文。我需要回忆它的背景，可能和大模型工具使用有关……

这比直接回答多了一点过程，但仍然没有接触外部资料。

如果只用 Act，模型可能直接搜索论文标题，拿到页面之后就把搜索结果贴出来。信息有了，但没有整理。

ReAct 会更像这样：

Thought: 我需要确认 ReAct 论文的作者和核心观点，不能凭印象回答。
Action: search(“ReAct Synergizing Reasoning and Acting in Language Models”)
Observation: 搜索结果显示，ReAct 由 Shunyu Yao 等人提出，核心思想是让模型交替进行推理和行动。
Thought: 信息已经确认，可以用通俗语言解释 ReAct 的作用。
Final Answer: ReAct 的核心是让大模型一边思考，一边调用工具获取信息，再根据观察结果继续调整答案。它解决的是模型只靠内部推理容易出错、只调用工具又缺少规划的问题。

这段示例不重要，重要的是它的节奏。

模型没有假装自己一开始就知道全部答案。它先承认需要查证，然后通过工具获得信息，再把信息整理成回答。

对用户来说，这种过程更容易信任。

对工程系统来说，这种过程也更容易调试。因为你能看到每一步到底调用了什么工具、拿到了什么结果、为什么走到下一步。

ReAct 到底让模型变强在哪里none !important

现在市面上绝大部分 Agent 框架，底层都是 ReAct 循环，WHY？

我觉得关键在于，最核心的提升不是“模型突然聪明了”，而是它让模型的聪明有了落点。

第一，它能把外部信息纳入推理。

模型内部知识再丰富，也不等于知道此刻数据库里的订单状态、网页上的最新内容、文件系统里的真实代码。

ReAct 让模型在需要信息时先去取信息，再根据取回来的结果继续判断。

这对减少幻觉很重要。

当然，工具不保证真理。搜索结果也可能错，数据库也可能脏，接口也可能超时。但至少系统不再只靠模型记忆回答。它多了一条接触现实的路。

第二，它能在过程中修正方向。

复杂任务里，第一步经常不是最优的。人也是这样。

我们查一个关键词，发现不准，会换关键词；打开一个页面，发现不是目标，会退回来；调用一个接口，发现权限不够，会换一种路径。

ReAct 的Observation就是给模型一个“看见反馈”的机会。

没有 Observation，模型只能把错误一路带下去。

有了 Observation，它至少有机会停一下，说：诶，刚才这步不对，我换个办法。

第三，它让过程更可解释。

这里要稍微谨慎一点。

ReAct 论文强调这种轨迹更容易被人理解和信任，因为我们能看到模型的中间步骤和动作。但在今天的许多生产系统里，模型完整的内部推理并不一定会直接展示给用户，也不一定应该原样暴露。

更稳妥的做法，是记录可审计的执行轨迹：模型调用了哪个工具，参数是什么，工具返回了什么，系统做了哪些校验，最后为什么给出这个答案。

这类轨迹未必等于模型真正的全部思考，但它对工程调试已经很有价值，用户看到这些信息，也会很大程度提高信服度。

第四，它让 Agent 从“聊天”走向“办事”。

聊天模型回答问题，核心动作是生成文本。

Agent 完成任务，核心动作是推进状态。

ReAct 提供的就是一种最小的推进方式：每次只走一步，每步都能得到反馈，每次反馈都能影响下一步。

这比一次性生成完整计划更慢一点，但也更稳一点。

ReAct 不是什么none !important

一个概念被用得多了，就容易长出一圈雾。ReAct 也一样。

它不是让模型拥有真正的自主意识。

它只是让模型按照某种格式生成中间判断和动作请求。模型说要调用搜索工具，并不代表它真的自己打开了浏览器。

真正执行动作的，仍然是外部程序、框架或工具执行器。

它也不是正确性的保证。

ReAct 可以让模型查资料、看结果、修正方向，但如果工具返回的信息质量差，或者提示写得含糊，或者循环控制做得不好，结果仍然会错。

一个会使用搜索的人，也可能搜到错误页面，然后一本正经地引用。工具并不会自动让判断变高尚，它只是把判断放到了更真实的地面上。

它也不适合所有任务。

如果问题很简单，比如“把这段话改得更口语一点”，或者“解释一下什么是 JSON”，直接回答可能就够了。强行套 ReAct，会让简单任务变得很啰嗦。

这就好比想打印个 console.log，没必要先装一堆无用包。

它更适合一些需要外部信息、多步操作或者留下记录过程的任务。

判断一个任务要不要用 ReAct，我一般会思考一个简单问题：

这个任务的下一步，会不会依赖刚刚那一步的结果？

如果会，ReAct 往往值得考虑。

如果不会，直接做可能更清楚。

放到现代 Agent 里，ReAct 长什么样none !important

刚才提到过市面上很多框架其实都有 ReAct 的影子，但是事实上今天很多 Agent 框架已经不会让你刀耕火种去手写Thought:、Action:、Observation:这三个字段了。

尤其在工具调用能力变成熟之后，模型可能通过结构化的 tool call 返回动作意图。框架负责执行工具，再把工具结果追加回上下文。

LangGraph 这类框架也会把这种循环包装成图结构：一个节点调用模型，一个节点执行工具，根据模型是否还要调用工具决定继续循环还是结束。

但底层节奏没有变。

它仍然是“三步走”。

从这个角度看，ReAct 更像一种工作模式，而不是某个固定 prompt 模板。

早期 ReAct 示例里，Thought常常是可见文本。现代产品里，推理步骤可能被隐藏、压缩、结构化，或者替换成更短的执行说明。但只要系统还在做“模型选择动作 -> 工具返回观察 -> 模型继续决策”的循环，它就仍然带着 ReAct 的骨架。

这里有个小提醒：不要把“能看到 Thought”当成 ReAct 的唯一标志。

更值得关心的是三件事：

模型能不能根据上下文选择合适动作。

工具结果能不能可靠地回到模型视野里。

系统能不能控制这个循环，不让它乱跑。

工程里最容易忽略的几件小事none !important

ReAct 看起来像提示词技巧，但真正落地时，很多问题都在工程细节里。

第一，工具描述要清楚。

模型选择工具时，依赖的是工具名、参数结构、描述和上下文。如果工具叫search，描述只有一句 “search something”，模型就只能猜。更好的工具描述要说清楚它查哪里、适合什么问题、不适合什么问题、参数应该怎么写。

工具描述写得像谜语，模型调用起来就像猜灯谜。

第二，Observation 要短而有用。

工具返回结果不是越多越好。你把一整页 HTML、一大段日志、几百行 JSON 全塞回上下文，Context容易爆掉暂且不说，模型反而容易抓不住重点。

更好的做法是把返回结果整理成结构稳定、信息密度合适的观察。比如搜索工具可以返回标题、摘要、链接、时间；错误结果也应该清楚写出错误类型，而不是只给一个failed。

第三，错误也要变成可理解的观察。

工具失败时，不要只让 Agent 崩掉。可以把错误包装成模型能理解的信息：权限不足、参数缺失、接口超时、结果为空、需要用户确认。

这样模型才有机会调整下一步。

比如：

Observation: 查看页面失败。原因：当前用户没有查看该页面的管理员权限。

这比直接抛异常更适合 Agent 循环。

第四，要有停止条件。

ReAct 是循环，循环就需要刹车。

人类也会钻牛角尖，只是人类一般会被饭点拯救。程序不会。

最大调用次数、最大耗时、重复工具调用检测、危险动作确认，这些都不是装饰。没有这些控制，Agent 很可能在“再试一次”里一直打转。

第五，权限不能交给模型。

在 Agent 系统里，我更愿意把模型看成一个会表达意图的协作者，而不是一个可以直接拿钥匙的人。

如果要学习 ReAct，我会怎么走none !important

如果完全没接触过，我不建议一上来就读框架源码。

坦诚而言，我第一次接触的时候，根本看不懂框架源码。

框架很好，但它会一次性把很多抽象推到你面前：Graph、Node、State、Tool、Executor、Memory、Checkpoint、Middleware。每个都不难，但一起出现时，很容易让人以为 Agent 是一座很大的机器。

可以先从一个最小版本开始。

第一步，理解普通聊天模型。

输入用户问题，模型输出回答。这个阶段先不要想工具。知道模型本质上是在根据上下文生成下一段内容就够了。

第二步，理解工具调用。

给模型一组工具说明，让它在需要时输出结构化的调用请求。注意，这个请求本身不会执行任何东西。真正执行函数的是你的程序。

第三步，把工具结果放回上下文。

程序执行工具之后，把结果作为一条新消息交还给模型。模型看到结果，再继续回答。

第四步，加上循环。

如果模型还需要第二个工具，就继续执行。直到模型给出最终答案，或者达到最大轮数。

这就是最小 ReAct Agent。

它可能只有几十行代码，但足够让你摸到核心。

等这个循环跑通之后，再看 LangGraph、LangChain、AutoGen 或其他 Agent 框架，会轻松很多。

理解了地基，再看楼层，就不会晕。

我眼中的 ReActnone !important

我眼中的 ReAct，不是一个过时的 prompt 模板，也不是一个万能的 Agent 答案。

它更像一个学习 Agent 的入口。

它把很多后来变得复杂的东西，压缩成一个很小的循环：想一想，做一步，看结果，再想一想。

这个循环朴素到容易被低估。

但 Agent 的很多关键问题，都能从这里长出来：工具怎么设计，结果怎么返回，错误怎么处理，权限怎么控制，循环什么时候停止，过程怎么记录，用户为什么应该信任最后的回答。

学 ReAct 的意义，也许不在于记住三个关键词。

更重要的是建立一种边界感：模型负责判断和表达意图，工具负责接触外部世界，程序负责执行和约束，观察结果负责把现实带回上下文。

这几个边界清楚之后，Agent 就没那么玄了。

它仍然复杂，也仍然会出错，但至少可以拆开看、一步步调、慢慢改。

很多技术都是这样。

站远了看，像一团雾。

走近一点，发现里面其实是一串脚印。

ReAct 做的事，就是让模型每走一步，都尽量在地上留下一个印子。我们顺着这些印子，才知道它到底走到了哪里。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 为什么要做 RAG

• 搭建一个简单的 ChatPDF

• 检索的基础概念

• 什么是向量表示（Embeddings）

• 向量数据库与向量检索

• 基于向量检索的 RAG

• 搭建 RAG 系统的扩展知识

• 混合检索与 RAG-Fusion 简介

• 向量模型本地部署

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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2、大模型学习视频教程

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7、为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

8、适合谁学？

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9、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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