ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

### ReAct框架在语言模型中的协同推理与行动 ReAct 是一种旨在增强语言模型能力的框架，它通过允许模型执行动态推理来创建、维护并调整行动计划，从而实现更高效的决策过程[^2]。具体来说，在 ReAct 的设计中，模型被赋予了两种核心功能：**推理（Reasoning）** 和 **行动（Action-taking）**。 #### 推理模块的功能 推理模块负责分析当前环境状态以及历史交互数据，生成高层次的战略规划或中间目标。这种推理可以基于输入上下文进行复杂逻辑推导，并预测可能的结果。例如，当面对复杂的多步任务时，推理部分会分解整个流程为若干子任务，并制定初步方案。 #### 行动模块的作用 一旦制定了策略或者明确了下一步方向之后，就需要采取实际行动去改变外部世界的状态或者是获取更多信息以便进一步优化后续步骤的选择。因此，行动模块依据来自推理层给出的具体指示完成实际操作——这可能是查询数据库、调用API接口亦或是物理机器人移动等不同类型的动作表现形式。 #### 动态反馈机制 值得注意的是，ReAct 并不是一次性地决定所有的行为序列；相反，它是持续监控每一步的效果并通过观察新产生的结果来进行自我修正的过程。这意味着即使最初的假设存在偏差甚至完全错误的情况下，该系统也能够及时发现这些问题所在之处并对原定计划作出相应修改直至达成最终目的为止。 ```python def react_framework(environment_state, history): while not goal_achieved(): reasoning_output = perform_reasoning(environment_state, history) action_to_take = determine_action(reasoning_output) new_environment_state, feedback = execute_and_observe(action_to_take) update_history(history, reasoning_output, action_to_take, feedback) def perform_reasoning(state, hist): # Complex logic to derive insights from state & history. pass def determine_action(insights): # Map derived insights into actionable steps. pass def execute_and_observe(action): # Execute an action and observe its effects on environment. pass def update_history(hist, r_out, a_taken, fbk): # Update internal records with latest information. pass ``` 上述伪代码展示了 ReAct 框架的一个简化版本工作流。其中包含了循环结构用于不断迭代直到满足终止条件即达到预定的目标位置；每次循环内部先做思考再付诸实践最后收集经验教训准备下一轮尝试。 ---