如果我们看过一些 Agent 框架，比如：

LangChain
AutoGen
CrewAI

可能会发现一个有点奇怪的现象。

这些框架看起来功能很多：

Tool 调用
Memory
多 Agent 协作
任务规划

但如果真的去翻源码或者架构，我们会发现一个事实：

很多 Agent 系统的核心逻辑其实非常简单。

大多数框架，本质上都在实现同一个循环：

复制代码

思考 → 行动 → 观察 → 再思考

也就是所谓的 ReAct（ Reasoning + Acting ） 。

第一次看到这个结构的时候，我其实有点意外。
因为它简单得有点不像一个"AI 架构"。

但后来越看越发现：
几乎所有 Agent 系统，都离不开这个循环。

为什么复杂任务必须"分步骤做"

先说一个很基础的问题。

大模型本身其实只会做一件事：
根据输入生成一段文本。

比如用户问：

复制代码

帮我总结一下 AI Agent 的技术趋势

模型可以直接生成一段总结。

但如果任务变复杂一点，比如：

复制代码

写一份 AI Agent 行业分析报告

这件事情如果是人来做，一般不会一步完成。

大多数人会这样做：

先去搜索一些资料
找几篇文章或报告看一看
整理出几个关键观点
想好文章结构
最后再写成一份完整报告

我们会发现，这其实是一个多步骤过程 。

每一步都在决定：
下一步该做什么。

问题就在这里。

普通的大模型并不会自动拆分这些步骤，它只会根据当前输入生成一个结果。

但现实世界的大多数任务，其实都是一种 连续决策过程 。

所以如果想让 AI 真的去"完成任务"，就必须给它一种机制，让它可以：

一步一步思考
在过程中调用工具
根据结果调整下一步动作

这就是 ReAct 想解决的问题。

ReAct：其实就是把"思考"和"行动"串起来

ReAct 这个概念来自一篇论文：

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

这篇论文的想法其实很简单：

让模型在推理过程中，不只是输出最终答案，而是同时输出三种信息：

复制代码

Thought（思考）
Action（行动）
Observation（观察结果）

例如：

复制代码

Thought: 需要先查一下最新的 Agent 技术趋势
Action: search("AI Agent trend 2025")
Observation: 返回搜索结果

然后继续：

复制代码

Thought: 需要整理这些资料
Action: summarize(content)
Observation: 得到总结

整个过程看起来大概是这样：

复制代码

Thought → Action → Observation
            ↑
            └──── 再回到 Thought

换句话说，模型不再是"一次回答完问题"，而是在执行过程中不断调整下一步动作。

从工程角度看，它其实就是一个循环

如果用程序员的视角来看，ReAct 其实没那么神秘。

它本质上就是一个循环。

伪代码甚至可以写得很简单：

复制代码

while (task_not_finished)
{
    thought = LLM(reasoning)

    action = choose_tool(thought)

    observation = run_tool(action)

    update_context(observation)
}

模型负责做一件事：

复制代码

决定下一步要做什么

系统负责做另一件事：

复制代码

执行工具
拿到结果
把结果再喂给模型

整个系统就可以不断运行，直到任务完成。

很多 Agent 框架，其实只是把这个循环封装得更好用而已。

为什么这个循环这么关键

这个循环真正解决的问题其实只有一个：

让 AI 在执行过程中可以不断修正自己的决策。

举个简单例子。

如果用户说：

复制代码

查一下最近最火的 AI Agent 框架

Agent 可能会这样工作：

第一步：

复制代码

Thought: 需要先搜索
Action: search("AI Agent framework")

第二步：

复制代码

Observation: 得到搜索结果
Thought: 需要整理这些框架
Action: summarize()

第三步：

复制代码

Observation: 得到总结
Thought: 可以输出最终结果

这个过程其实和人做事情很像。

先找信息，再整理信息，最后给出结果。

如果没有这个循环，模型只能一次性生成一个答案，很难处理中间过程。

放到设备控制系统里，这个循环会更明显

在我们做的一个工业控制系统里，这个循环其实非常直观。

假设用户输入：

复制代码

把 Stage 移动到 X=100, Y=50

Agent 可能会这样执行：

第一步：

复制代码

Thought: 需要先确认 Stage 是否已经 Home
Action: query_stage_status

第二步：

复制代码

Observation: Stage 未 Home
Thought: 需要先执行 Home
Action: stage_home

第三步：

复制代码

Observation: Stage 已 Home
Thought: 可以执行移动
Action: stage_move(100, 50)

第四步：

复制代码

Observation: Stage 移动成功
Thought: 任务完成

如果把这个过程画出来，其实就是：

复制代码

思考 → 行动 → 观察 → 再思考

这和 ReAct 的循环结构是完全一致的。

所有 Agent 系统，本质都绕不开这个循环

不管是：

LangGraph
AutoGen
CrewAI

底层其实都离不开这个结构。

差别只是在于：

有些系统在这个循环上增加了更多能力，比如：

Memory
Planning
Multi-Agent
Workflow

但如果把这些东西都拿掉，剩下的核心，其实还是这个 Agent Loop 。

为什么 Agent 一定要“思考→行动→观察”？聊聊 ReAct 循环

如果我们看过一些 Agent 框架，比如：

为什么复杂任务必须"分步骤做"

ReAct：其实就是把"思考"和"行动"串起来

从工程角度看，它其实就是一个循环

为什么这个循环这么关键

放到设备控制系统里，这个循环会更明显

所有 Agent 系统，本质都绕不开这个循环