ReAct 循环：智能体的最小思考单元，四张表拆完"想做看"

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（来源：机器学习算法那些事）

三个数字，看懂一篇四年前的论文为什么至今还在所有智能体里转。

71% 对 37%：模拟家庭任务 ALFWorld 上，ReAct 提示的成功率，比用每类 10 万条专家轨迹训出来的模仿学习智能体 BUTLER 高出 34 个百分点，而它只看了 1-2 个示例。0% 对 56%：HotpotQA 抽样里，ReAct 失败案例中的幻觉占比是零，闭卷推理的思维链（CoT）是 56%。第三个数字是本文算给你看的：循环跑起来，token 花销是单轮直答的 3.5 倍。

这篇论文叫 ReAct（arXiv:2210.03629，ICLR 2023，普林斯顿 Shunyu Yao 在谷歌实习期间的工作），全名"Synergizing Reasoning and Acting"——推理与行动协同。今天你用的编程智能体、浏览器智能体，拆开外壳，里面转的都是同一个循环：想（Thought）→ 做（Action）→ 看（Observation）。这篇文章把它的机制、四张结果表、失败模式和成本边界一次拆完，全部对原始论文数据，末尾附一个 60 行就能跑的复现引擎。

一、解决什么问题：会推理的不敢查，会动手的不会想

2022 年，模型的两项能力各练各的。

推理侧是思维链（CoT，让模型把推理过程写出来再给答案）：强，但闭卷。它只靠训练时记住的知识空想，查不了资料，错了也不知道错在哪。论文的抽样给过一个刺眼的数字：CoT 的失败案例里，56% 是幻觉——推理链条像模像样，事实是编的。

行动侧是 Act-only（直接生成动作去调工具）：模型会发查询、能拿到维基百科的返回，但没有中间思考，拿到信息也不会用。论文里有个典型现场：Act-only 与 ReAct 执行了完全相同的搜索动作、拿到完全相同的观察，最后一步合成答案时，Act-only 掉链子了。

ReAct 的做法用论文作者自己的比喻：像人做菜。切完菜想一句"现在该烧水了"，发现没盐想一句"用酱油和胡椒替代"——行动间隙穿插语言推理，推理靠行动去核实。两种能力互补：推理给行动定方向，行动给推理供事实。

打个更直白的比方：CoT 是闭卷考试，会想但不能翻书；Act-only 是让你翻书但不许打草稿；ReAct 是既许翻书、又许打草稿——那份草稿纸（上下文）就是它的工作记忆。

图 1｜论文图 1：同一道 HotpotQA 问题，(b) 纯推理凭记忆编事实（红色为幻觉）、(c) 纯动作有信息不会综合、(d) ReAct 交替进行拿到可解释轨迹（图源：react-lm.github.io）

二、机制：三个动作、四类想法、一张越写越长的草稿纸

先看全景：循环里只有三个角色——模型（出想法和动作）、上下文（草稿纸）、环境（接动作、回观察）。

图 2｜想-做-看最小单元：Thought 只写草稿纸不惊动环境，Action 真去执行，Observation 回填；上下文逐轮累积，finish 或步数上限退出

ReAct 的动作空间小得惊人。以知识任务为例，论文只给模型三个动作：

• search[实体]

  ：查维基页面，返回该词条开头的几句；查无此页则返回 5 个相似实体建议

• lookup[字符串]

  ：在当前页内找下一个含该字符串的句子——模拟浏览器 Ctrl+F

• finish[答案]

  ：交卷

论文特意说明：这套检索器比当时的神经检索器弱得多，就是为了让模型像人一样，靠显式推理决定查什么、下一步查什么。

每一轮，模型先写一条 Thought（不发给环境，只写进草稿纸），再发一个 Action（真去执行），环境返回 Observation 追加进草稿纸。用论文的符号写就一行公式：

c[t+1] = (c[t], Thought/Action/Observation)

上下文从问题出发，每轮把想、做、看全部追加。想法不是废话，论文归纳了四类各有分工：分解目标（"先查 X 再查 Y"）、从观察中提取（"X 出版于 1844 年"）、常识与算术判断（"1844 < 1989"）、改写检索（"换个关键词再搜"）。

提示词本身朴素得可疑：HotpotQA 只放 6 条人工写好的示例轨迹，FEVER 只放 3 条。论文试过加更多，没有提升——循环行为的少样本学习，示例贵精不贵多。底座也不挑：主实验用 PaLM-540B，附录换 GPT-3 重跑，结论方向不变，成绩还略好一点。

这个循环本体，60 行 Python 就能搭出来（本文复现版，python3.10+、零依赖、零 API，LLM 决策用确定性脚本替身，骨架与论文一致）：

def react_engine(question, max_steps=7):        # 论文回退上限：HotpotQA 7 步    context = []                                 # 草稿纸（工作记忆）    for step in range(1, max_steps + 1):        thought, action = think(question, context, step)   # 真实系统=LLM 生成        if thought:            context.append(f"Thought {step}: {thought}")   # 想法只写草稿        context.append(f"Action {step}: {action}")        if action.startswith("finish"):          # 交卷退出            return context        obs = execute(action)                    # search/lookup 真执行        context.append(f"Observation {step}: {obs}")       # 观察回填    return context                               # 步数用尽，触发回退

实际跑一遍"《城堡》和《变形记》是否同一位作家"这种两跳问题，轨迹长这样：

图 3｜本文最小引擎的实际运行轨迹：三轮"想做看"，Thought 1 分解、Thought 2 提取、Thought 3 综合——四类想法各就其位，全程可读可查

三、四张表：赢在哪，输在哪

只看"想-做-看"的示意图，你不会知道 ReAct 在知识任务上单打并不赢。逐表看数据。

表 1：主结果——单打不赢，组合才赢。 HotpotQA（多跳问答，EM 为精确匹配率）上，ReAct 27.4，低于 CoT 的 29.4；FEVER（事实核查）上反过来，ReAct 60.9 明显高于 CoT 的 56.3。为什么？FEVER 的判断依赖新事实，去查就有用；HotpotQA 更吃推理链的灵活组织，ReAct 的结构化约束反而碍事。论文的解法是让两者互补：ReAct 七步查不出就退给 CoT-SC（采样 21 次思维链投票）；CoT-SC 的多数票不足半数（说明模型心里没底）就退给 ReAct 去查。组合后 35.1 / 64.6，双双成为最佳。两个回退阈值不是拍的：正确答案里超过 7 步才完成的只占 0.84%，FEVER 超过 5 步的只占 1.33%。

图 4｜HotpotQA 精确匹配率（论文表 1，PaLM-540B）：ReAct 单打不敌 CoT，与 CoT-SC 互补回退后登顶；监督式最优系统 67.5 仍遥遥领先（数据源：arXiv:2210.03629 表 1）

表 2：失败模式——不编事实了，但开始原地打转。 论文人工标注了 200 条抽样轨迹。成功的里面，ReAct 有 6% 是"答对但推理含幻觉"的假阳性，CoT 是 14%；失败的里面，ReAct 幻觉占比 0%，CoT 高达 56%。但代价摆在同一张表上：ReAct 的失败案例中 47% 是推理错误——最典型的形态是循环卡死，反复生成上一轮的想法和动作，论文怀疑贪心解码难辞其咎；另有 23% 是检索无果后被带偏。把表 1 和表 2 复合计算（成功率 × 假阳性 + 失败率 × 幻觉）：CoT 的轨迹里约 43.7% 沾着幻觉，ReAct 只有约 1.6%，差 27 倍——这是 ReAct 真正的卖点：不是更聪明，而是更可信。

图 5｜200 条人工标注抽样的成败结构（论文表 2）：幻觉被外部观察压到 0%，推理错误却涨到 47%——接地与灵活，一头涨一头落（数据源：arXiv:2210.03629 表 2）

表 3、表 4：决策任务——想法到底值多少钱。 ALFWorld（文本版家务游戏，134 个未见任务，场景超过 50 个位置）上，ReAct 最佳口径成功率 71%，无想法的 Act-only 45%，每类 10 万条专家轨迹训出的 BUTLER 37%；论文做了六组配对对照，ReAct 全部占优。还有个狠对照 ReAct-IM：把"想法"换成照抄环境状态（inner monologue 式复读），成功率掉到 53%——光念叨看到什么不算思考，想法的价值在于写草稿纸上的增量。WebShop（118 万真实商品的购物环境）上，one-shot（只给一条示例）ReAct 成功率 40.0%，比用 10,587 条指令做强化学习的基线高 11 个点；但人类 59.6%，还差着 20 个百分点——提示范式的天花板肉眼可见。

图 6｜论文表 3/表 4：想法值 26 个百分点（71 对 45）；复读环境不算思考（53）；1-2 个示例打赢十万专家轨迹，离人类仍有 20 个点（数据源：arXiv:2210.03629 表 3、表 4）

四、复现与成本单：循环不是免费午餐

论文之外，本文把引擎真的跑了，顺手记了一本 token 账。上面那道两跳问题：单轮直答的提示约 273 token；ReAct 循环三轮，因为每一轮都要把完整草稿纸重发一遍，单轮提示从 279 涨到 336，累计输入 942 token——直答的 3.5 倍。为什么要重发？自回归模型没有跨轮状态，草稿纸就是它的全部记忆。步数越多，账单越陡：第 k 轮的输入包含前 k-1 轮的全部想法、动作、观察，总开销随步数超线性增长。论文设 7 步回退上限，既是性能判断（99% 以上的正确答案 7 步内完成），也是成本刹车。

图 7｜本文实算（本地引擎真实输出）：三轮循环累计输入 942 token ≈ 单轮直答 3.5 倍；草稿纸每轮全量重发，步数越多单价越高

论文自己也没回避提示范式的极限，于是留了第三条路：用 3,000 条 ReAct 生成的正确轨迹去微调小模型——8B 模型微调后反超 62B 模型的任何提示方法，62B 微调后反超 540B 提示。知识任务上，监督式最优系统 67.5 的 EM 仍把所有提示方法甩在身后，ReAct 的定位从来不是"打败专用系统"，而是"通用、少样本、可解释"。

五、边界：什么时候别用

ReAct 官方仓库（github.com/ysymyth/ReAct，4.3k star，MIT 协议）两年多没大更新，但循环骨架活成了行业标准——LangChain 等框架的智能体循环、各家编程智能体的"调用-看结果-再决定"，都是它的变体。Anthropic 工程团队 2024 年底那篇《Building effective agents》说得直白：智能体"通常就是在循环中根据环境反馈使用工具的 LLM"，同时他们也敲了黑板——能用简单方案就别上智能体，循环换来的是性能，付出的是延迟、成本和错误复利。

图 8｜一棵决策树判断该不该上循环：一步能答别上、流程固定用编排、有工具可验才值得；上下文紧、错误会滚雪球的场景必须配沙箱与步数上限

三条实操边界，来自论文失败模式与成本账的直接推论：检索质量差的环境别硬上（23% 的失败源于检索无果）；上下文窗口紧的任务慎用（草稿纸指数变厚）；答案可机器验证的任务优先上（代码、数学类错误能被 Observation 当场抓住）。还有一条工程经验：遇到循环卡死，先检查是不是贪心解码在复读，加温度、限重复，比换模型便宜。

四年后回看，ReAct 给智能体留下的不是某个具体算法，而是一个最小可用的思考单元。下一个问题是：那三个土味的 search[...] 文本动作，是怎么长成今天结构化的工具调用（function calling）接口的？

下一篇就拆这个：工具调用与 function calling——模型怎么"伸手"拿外部能力，动作从文本约定变成结构化协议，中间丢了什么、赚了什么。

你的智能体上次卡死循环，是想法不够，还是检索不济？对着表 2 的三类失败看一眼轨迹，比急着换模型便宜。

参考资料

1. Yao et al. ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. ICLR 2023，arXiv:2210.03629（文中表 1-4、图 1、回退阈值、微调结论均出自此论文）

2. 官方项目站（含原图）：react-lm.github.io ；代码仓库：github.com/ysymyth/ReAct（4.3k star，截至发文 GitHub 口径）

3. Google Research 博客：ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models（2022-11）

4. Anthropic 工程博客：Building effective agents（2024-12-19，"LLM 在循环中用工具"定义与"能简单勿复杂"警告）

5. LangChain 智能体文档（Agent = Model + Harness 循环结构）：https://docs.langchain.com

6. 本文循环引擎、token 账本与幻觉复合率均为本地实算（python3.10+、零 API），口径在文中标注，数字可复现