AI认知篇1：什么是React agent

前言

这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：

AI认知篇：详细讲解相关基础概念
AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践
AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记

如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。

一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做

ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：

AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。

通俗对比

传统方式：出门前查好全程路线，严格按路线走
ReAct：到路口看路牌、看环境，再决定左转 / 右转，灵活调整

二、工作流程：观察 → 思考 → 行动（循环）

以「查北京天气 + 穿衣建议」为例，极简链路：

观察：接收用户问题
思考：判断需要查天气
行动：调用天气工具
观察：拿到温度、天气数据
思考：需要查穿衣建议
行动：调用穿搭知识库
观察：拿到穿搭方案
思考：需要保存结果
行动：写入文件
观察：任务完成

全程无固定步骤，每一步都依赖上一步结果动态决策。

三、为什么要用 ReAct？

传统固定流程的痛点

遇到 API 报错、数据异常、需求变更，直接卡死。

ReAct 优势

ReAct 的优势就在于它能根据实际情况灵活应对，而不是遇到意外就卡住。

小代价

行为可预测性略低，偶尔会出现无效操作，但复杂场景下收益远大于成本。

四、ReAct 5 个核心要素

历史上下文：记录所有思考、行动、结果，避免重复 / 走错
当前环境信息：用户输入、系统状态、实时数据等
LLM 大脑：负责推理、做决策
工具 / 动作（toolcall）：搜索、查询、读写文件等实际操作
观察结果：工具返回内容，驱动下一轮推理

五、执行逻辑举例

下面用一个完整的例子，看看 ReAct 是怎么一步步解决问题的。假设任务是："帮我查一下北京今天天气怎么样，适合穿什么衣服。"

Round 1

无

空

已知

**：

当前历史上下文

：

&{历史上下文}

当前环境信息

**：

&{当前环境信息}

用户目标

**：**"帮我查一下北京今天天气怎么样，适合穿什么衣服。"做出下一步的决策 .你必须最少使用一个工具来实现该决策

天气查询工具调用：查询 "北京今天天气"

天气查询工具返回：获取到天气数据：温度 25°C，晴天，湿度 60%，风速 3m/s

Round 2

已获取北京天气数据（25°C，晴天，湿度 60%，风速 3m/s）

天气工具：无额外环境信息

同上，提示词不会变化

穿衣建议知识库查询工具调用：查询 "25度晴天适合穿什么衣服"

穿衣建议知识库查询工具返回：25度晴天建议穿短袖 T 恤或薄长袖，可以带一件薄外套以防早晚温差，建议戴帽子和涂防晒霜

Round 3

天气数据（25°C，晴天，湿度 60%，风速 3m/s）；已获取穿衣建议：25度晴天建议穿短袖 T 恤或薄长袖，可以带一件薄外套以防早晚温差，建议戴帽子和涂防晒霜

天气工具：无额外环境信息、穿衣知识库工具：无额外环境信息

同上，提示词不会变化

writeToFile工具调用：内容为"北京今天天气：25°C，晴天，湿度 60%

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