待验证50% 置信事实精确时间
ReAct 智能体的核心是「推理-行动-观察」循环，LLM 分析问题后决定调用工具，观察返回结果，若不满足则继续推理直到给出最终回复
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/10
首次发现
来源
Databricks Agent Framework实战：ChatAgent封装与生产部署指南
bilibili狡猾的哈基2026/6/27
相关事实
待验证ReAct的核心思想是让LLM在生成行动之前先进行显式推理，并将执行结果作为观察反馈回模型形成闭环82% 相似待验证在ReAct循环中，LLM每一步输出Thought→Action→Observation三元组，Observation来自工具执行的真实反馈81% 相似待验证ReAct在推理轨迹和行动之间建立交替执行协议，将工具返回的观察结果写入上下文再进行下一轮推理，为LangChain、AutoGPT、Claude工具调用等主流智能体框架奠定理论基础80% 相似待验证ReAct范式通过强制要求每次工具调用后观察真实环境反馈，将推理链锚定在可验证的现实结果上，抑制错误累积80% 相似已验证ReAct要求模型在每一步明确输出「思考—行动—观测」的三元组，形成可追踪的决策轨迹80% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/455468MCP
get_claim(id=455468)