ReAct 智能体框架：推理与行动交替循环

ReAct 是一种将思维链推理与外部工具调用结合的 AI 智能体框架，通过“思考、行动、观察”循环交替运行，让大语言模型动态调整任务处理方案。该框架最早在 ReAct 原始论文中提出，据称可减少模型幻觉并提升输出准确性。 其效果高度依赖核心大语言模型的推理与指令遵循能力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。