ReAct 模式
ReAct（Reason + Act，推理 + 行动）是一种 agent 模式，模型将显式推理与工具行动交织在一起——思考该做什么、行动、观察结果，然后再次思考。
ReAct 把 agent 的一轮组织成一条可见的链条：Thought（思考）→ Action（行动）→ Observation（观察）。模型不是直接跳到工具调用，而是先写出它的推理，再选择一个行动，然后在继续之前读取观察结果。把推理显式化提升了在多步任务上的可靠性，也让行为更易于调试，因为你能看到 agent 为什么选择了每一个行动。
要点
- 每一步是 Thought（推理）→ Action（工具调用）→ Observation（结果），重复直到完成。
- 在行动前写出推理，比盲目行动在多步任务上更准确。
- 可见的思考轨迹让 agent 行为远远更容易调试和审计。
- 它是叠加在工具使用循环之上的一种提示词/编排模式，而不是模型的某种功能。