本文深入剖析ReAct(Reasoning+Acting)架构设计模式,揭示如何通过推理与行动循环构建具备自主决策能力的AI智能体,并展示其在复杂问题求解中的革命性突破。 引言:从工具调用到自主决策的进化 传统AI系统面临的核心瓶颈: 用户输入 预定义流程 固定输出 ReAct模式带来范式转变: ReAct = Reasoning(推理) + Acting(行动)的闭环系统 一、ReAct核心架构设计 1.1 架构全景图 ReAct引擎 工具调用 直接回答 注册 注册 注册 协调 LLM推理引擎 用户问题 决策类型 工具集合 LLM生成引擎 环境执行 执行结果 最终响应 网络搜索 数据查询 代码执行 智能体代理 1.2 三大核心组件 1. 推理引擎(Reasoning Engine)