ReAct 设计模式是什么？Agent 是怎么一边思考、一边调用工具的？
如果你观察过一个 Agent 的运行过程，会发现它和普通聊天模型很不一样。
普通模型往往是：你问一句，它直接回答一句。
但 Agent 可能会先判断“这个问题需要查资料”，接着调用搜索工具；拿到搜索结果后，又发现还需要计算，于是继续调用计算器；最后才根据这些结果组织答案。
问题来了：
模型为什么知道下一步该做什么？工具返回结果之后，它又是怎么决定要不要继续行动的？
ReAct 设计模式，就是理解这件事最重要的入口之一。
为什么会有 ReAct？
先看一个最简单的问题：
“北京今天适不适合户外活动？”
如果只让大模型直接回答，它可以根据已有知识进行分析，但“今天的天气”属于外部实时信息，模型本身未必知道。
这时我们可以给模型一个天气工具。
但仅仅“有工具”还不够。
真实任务往往不是：
用户提问↓调用一次工具↓结束而更像这样：
用户提出任务↓判断缺什么信息↓调用工具↓拿到结果↓重新判断↓必要时继续调用其他工具↓直到信息足够↓生成最终回答这中间最重要的能力，不是“会不会调用工具”，而是：
能不能根据当前信息，动态决定下一步该做什么。
早期的两类方法各有明显局限。
一类方法强调推理。模型可以先分析问题、拆解步骤，再给出答案，但它主要依赖模型内部已有的信息，无法主动进入外部环境获取新证据。
另一类方法强调行动。模型可以执行搜索、点击、查询等动作，但如果缺少高层判断，就容易变成“会操作，但不知道为什么这么操作”。
ReAct 的思路，就是把两件事放到一个循环里：
Reason + Act：边判断，边行动，再根据行动结果继续判断。
ReAct 到底是什么？
它的核心思想并不复杂：
让语言模型的推理/决策过程与外部行动交替进行，并把环境反馈重新放回上下文，作为下一步决策的依据。
最经典的结构可以简化成：
Reason ↓Action ↓Observation ↓Reason ↓Action ↓Observation ↓…… ↓Final Answer ```这里最重要的不是记住三个英文单词，而是理解它们之间的关系。  ### Reason：判断下一步应该做什么 Reason 可以理解为 Agent 当前的判断过程。 比如： ```plaintext 用户问的是实时天气。我现在没有天气数据。下一步应该调用天气工具。需要注意的是，在今天的 Agent 系统里，Reason 不等于必须把完整“思维链”展示给用户。
从工程角度看，我们真正关心的是：
Agent 能否根据当前上下文，做出正确的下一步决策。
具体产品和模型可以只输出工具调用决策，而不暴露详细的内部推理文本。
Action：真正执行一个动作
Action 就是 Agent 对外部环境采取的操作。
常见动作包括：
- • 调用天气 API；
- • 查询数据库；
- • 读取文件；
例如：
Action:get_weather(city="Beijing")这一刻，Agent 不再只是“生成文字”，而是开始真正和外部世界发生交互。
Observation：环境返回了什么
工具执行完成之后，会返回结果。
例如：
Observation:Beijing: 24°C, cloudy这个结果会重新进入 Agent 的上下文。
Agent 再根据新的信息判断：
现在已经拿到天气信息。信息足够，可以回答用户。如果信息还不够，它也可以继续调用其他工具。
所以，ReAct 真正形成的是一个反馈循环：
判断↓行动↓获取结果↓根据结果重新判断↓继续行动或结束这就是 ReAct 最核心的地方。
一次 ReAct 到底是怎么跑起来的？
假设用户问：
“旧金山现在天气怎么样？”
Agent 拥有一个 get_weather 工具。
概念上，它的执行过程可以理解成：
用户：旧金山现在天气怎么样？ ↓Agent：这个问题需要外部天气信息。 ↓Action：get_weather("San Francisco") ↓Observation：18°C，多云 ↓Agent：已经拿到回答问题所需的信息。 ↓Final Answer：旧金山目前约 18°C，多云……如果任务更复杂，这个循环就可能执行多次。
例如用户说：
“帮我看看杭州周末天气，如果不下雨，再推荐一个适合户外的地方。”
Agent 可能经历：
查询杭州天气↓得到天气结果↓判断是否适合户外↓如果适合，再搜索户外地点↓读取搜索结果↓筛选↓生成回答也就是说，下一步行动不是提前全部写死的，而是会受到上一轮 Observation 的影响。
这也是 ReAct 和普通固定流程最明显的区别之一。
用 LangChain 跑一个最小 ReAct Agent
现在的 Agent 框架通常已经把这套循环封装起来了，不需要我们手写：
while True: reason() act() observe()以当前 LangChain 的 create_agent 为例，官方实现会让模型和工具在循环中交替执行：模型决定是否发起工具调用，工具返回结果后再次交给模型，直到模型不再请求工具并输出最终结果。
先安装：
pip install -U langchain "langchain[openai]"配置模型所需的 API Key 后，可以写一个最小示例：
from langchain.agents import create_agentdef get_weather(city: str) -> str: """Get weather for a given city.""" # 为了演示 ReAct 循环，这里直接返回固定数据。 return f"{city}: 18°C, cloudy"agent = create_agent( model="openai:gpt-5.5", tools=[get_weather], system_prompt="You are a helpful assistant.",)result = agent.invoke( { "messages": [ { "role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?", } ] })print(result["messages"][-1].content_blocks)这段代码最值得看的是三个地方。
第一，tools=[get_weather]。
这相当于告诉 Agent：
你除了生成文字，还拥有一个可以获取天气信息的外部能力。
第二，用户问题进入模型之后，模型可以决定是否调用这个工具。
如果决定调用，就会生成一个 tool call。
第三，工具返回结果以后，这个结果会作为新的消息重新进入模型。
于是整体过程变成：
User Message ↓ Model ↓是否调用工具？ ↓ ↓ 是 否 ↓ ↓Tool Final Answer ↓Tool Result ↓Model ↓再次判断你在代码里只写了一个agent.invoke()，但框架内部可能已经完成了多轮“模型 → 工具 → 模型”的循环。
这就是 ReAct 模式在现代 Agent 框架中的典型工程形态。
ReAct 适合解决什么问题？
ReAct 最适合的，不是所有任务，而是下面这类问题：
1. 搜索与研究
例如：
“帮我查几份资料，再综合判断它们的差异。”
Agent 不知道一开始会搜到什么。
第一次搜索结果，会决定下一步搜索什么。
这正适合 ReAct。
2. 数据库查询
例如：
“帮我找出销售额下降最明显的地区，并分析原因。”
Agent 可能先查汇总数据，再根据结果继续查某个地区、某段时间或某类商品。
查询路径是动态的。
3. 故障排查
例如：
“为什么这个服务启动失败？”
Agent 可能先读日志，再根据错误信息执行命令、查看配置、继续定位问题。
每一次 Observation 都可能改变下一步。
4. 多工具 Agent
例如一个 Agent 同时拥有：
搜索天气数据库代码执行文件读取用户只给出目标。
Agent 需要自己判断：当前应该调用哪个工具？
这种场景本身就是 ReAct 思路非常典型的落点。
最后
理解 ReAct，最重要的不是背下 Reason → Action → Observation 这三个词。
而是理解 Agent 的工作方式发生了什么变化。
普通大模型更像：
输入↓生成回答ReAct Agent 更像：
输入↓判断下一步↓执行↓观察结果↓继续判断↓直到任务完成ReAct 的本质，就是把“思考之后再行动、行动之后再根据结果继续判断”变成一个可重复执行的 Agent 循环。
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