文档摘要

4.1 ReAct 原理：Reasoning + Acting 的循环结构 ReAct 这个名字本身点明了一切：Reasoning + Acting，推理加行动。它不是新发明一个算法，而是把两件原本分开的事——「想」和「做」——拧成一股绳，让它们在每一步里交替进行。这个交替的循环，就是 LLM Agent 的运转内核。 4.1.1 从「纯推理」和「纯行动」说起 在 ReAct 之前，LLM 有两种典型的使用方式，各有明显短板： 方式一：纯推理（Reasoning Only） LLM 只在内部推理（如 CoT），不调用任何工具。 短板：信息受限——LLM 只能用训练时的知识，不知道当下、查不到外部数据。这就是第 1.1 节讲的「知识截止」。

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