循环

ReAct 是把推理与行动绑在同一个循环里的智能体范式：模型先「想一步」，再「动一下手」，观察结果后继续想下一步。它区别于一次性长提示词的地方在于，思考不再是孤立的内心独白，而是与工具返回的真实反馈不断咬合，从而把幻觉压在每一轮的边界之内。对刚上手做 Agent 的人来说，吃透这个循环的开合方式，比盲目堆工具数量更重要。 思考、行动、观察三段各自承担什么职责？ 思考段负责把模糊目标拆成可执行的子步骤，并显式说明「我为什么要调这个工具」。行动段只做一件事：输出结构化的工具名与参数，把决定权交还给运行时。观察段则是工具返回的原始结果，模型不能跳过它直接编答案。三者缺一，循环就会退化：只有思考没有观察，等于闭门造车；只有行动没有思考，退化成脚本；只有观察没有思考，模型会被噪声牵着走。设计时要让每一段的输出格式固定、可被解析，避免模型在自由文本里夹带工具调用。 循环什么时候该停下来，又该在哪里兜底？ 停止条件应写死在运行时，而不是交给模型自觉。常见做法是设最大轮次、设单任务超时、设「已得到最终答案即收敛」的信号。一旦触顶，系统应带着中间证据退出，而不是让模型硬编一个结论。兜底层要处理三类失败：工具报错、参数非法、观察为空。经验上，把错误信息原样喂回思考段，让模型自我纠偏一到两次，比直接报错给用户更顺滑；但纠偏次数必须封顶，否则会陷入「调错—道歉—再调错」的死循环。把循环当成一台有刹车、有仪表盘的机器来造，ReAct 才不会在生产里失控。 去论坛讨论 前往 silicon-agi.com 论坛 参与讨论