大家好。
在前2篇文章里，我们像是一个严苛的老师，教会了AI 怎么查资料（RAG），也教会了AI 怎么慢下来思考（CoT）。
经过这一番调教，你的 AI 已经变得博学且严谨。
但很快，作为AI应用开发的你，会触碰到一个新的天花板：
无论这个 AI 多么聪明，它始终是一个轮椅上的天才。
你问它：“今天杭州天气怎么样？”它回答：“抱歉，我的数据截止到 2023 年。”你让它：“帮我算一下这三个 Excel 表格的总和。”它可能会一本正经地胡编一个数字，因为它不擅长数学计算。你让它：“帮我把这个文件发给老板。”它只能无奈地说：“我只是一个语言模型，我无法操作你的微信。”它只能“说”，不能“做”。它被困在了对话框里，与现实世界隔绝。
如何打破这个边界？如何让 AI 走出“思维的宫殿”，真正去接触现实世界？
今天，我们要揭秘大模型领域最激动人心、也是从 Chatbot 进化为 Agent（智能体）的核心机制：ReAct。
01 什么是 ReAct？像侦探一样思考
ReAct 这个词，是Reasoning（推理）和Acting（行动）的缩写。
如果说CoT（思维链）是让 AI 学会“三思而后行”，那么ReAct就是让 AI 学会一边思考，一边干活。
这听起来很抽象？我们用一个生活中的例子来打比方。
想象一下，你就是福尔摩斯。
当你接到一个案子（用户问题）时，你不会坐在椅子上干想（纯 LLM 生成），你也不会像无头苍蝇一样到处乱撞（纯脚本执行）。
你的工作流是这样的：
思考（Reasoning）：“死者手里攥着一张车票，我应该去查查这张车票的来源。”行动（Acting）：拿起电话，打给火车站（使用工具）。观察（Observation）：电话那头说，车票是今早 8 点发出的。再思考（Reasoning）：“8 点？那时死者应该在家里。说明有人撒谎了。我得去查查监控。”再行动（Acting）：调取监控录像（使用工具）。
...这就是 ReAct。
它打破了“输入 -> 输出”的一波流模式，把解决问题的过程变成了一个思考 -> 行动 -> 观察 -> 再思考的循环。
02 一张图看懂：从“单行道”到“死循环”
很多朋友觉得 ReAct 的原理好懂，但具体运行逻辑很模糊。
为了彻底讲透，我画了两张图。
以前的模式（Chatbot）：
这是一个线性的单行道。你问什么，它答什么。如果它不知道（比如实时股价），它就只能瞎编。
ReAct 的模式（Agent）：
这是一个动态的闭环。当模型发现自己无法直接回答时，它会发起请求，系统执行完把结果喂回给模型，让它继续想。
这个过程，就像是一个程序的while循环：
看明白了吗？
AI 不再是用“记忆”回答问题，而是学会了使用工具去寻找答案。
当用户问：“对比一下京东和亚马逊上 iPhone 15 的价格。”
AI 的内心戏（Log）会变成这样：
Thought 1：用户想比价。我需要先查京东的价格。
Action 1：调用工具Search_JD("iPhone 15")
Observation 1：结果：5999 元。
Thought 2：知道了京东的，我现在需要查亚马逊的。
Action 2：调用工具Search_Amazon("iPhone 15")
Observation 2：结果：6100 元。
Thought 3：5999 < 6100。结论是京东更便宜。
Final Answer：建议您在京东购买，便宜 101 元。
03 产品经理的新视角：定义“工具箱”
在理解了 ReAct，你对 AI 产品的规划逻辑就会发生质的飞跃。
以前我们做Chatbot，核心是优化“文本生成”。
现在我们做Agent，核心是定义工具箱（Tools）。
你不再需要逼着模型去背诵企业库存（RAG 也做不到实时更新），你需要做的是给 AI 装上手。
传统做法：把报表喂给 AI，问它“上季度亏了多少”。AI 经常算错数，因为大模型不擅长加减乘除。ReAct 做法：给 AI 两个工具——get_data(季度)和calculator()。
AI 会自己调数据，自己用计算器算差值，准确率 100%。ReAct 的本质，是把大模型的“通识推理能力”和传统软件的“精准执行能力”结合了起来。
04 挑战与未来：让思考“隐形”
当然，ReAct 也有代价。
慢：以前一次对话消耗一次 Token。现在一个问题可能要在后台循环思考、调用工具 5、6 次，响应速度会变慢。死循环：有时候 AI 会陷入“思考怪圈”，反复调用同一个工具查不出结果。所以，优秀的产品经理和工程师需要在这个环节做大量的优化。
而最重要的一点，依然是我们之前强调的：用户体验的封装。
用户不需要看到侦探是怎么查案的（那些繁琐的 Thought/Action/Observation），用户只需要看到破案的结果。
我们要把这些复杂的循环过程，隐藏在进度条或简单的 Loading 动画后面。
