从0到1开发ReAct智能体：原理、实现与最佳实践大语言模型（LLM）的出现让机器具备了强大的文本理解和生成能力，但纯粹的语言模型往往受限于训练数据的时间范围和无法与外部世界交互的约束。为了让LLM能够解决更复杂的实际问题，研究者提出了多种“智能体”（Agent）架构，其中最具代表性且易于实现的就是ReAct（Reasoning + Acting）模式。ReAct通过将推理（Reasoning）与行动（Acting）交织在一起，让LLM能够动态地思考、制定计划、调用外部工具，并根据观察结果迭代调整，从而完成诸如信息查询、计算、数据分析等任务。