待验证50% 置信事实精确时间
在ReAct范式出现之前，业界对大型模型的使用分为两个独立方向：纯推理（如Chain-of-Thought）和纯行动
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
Getting Started with AI Agents: A Complete Learning Path from Zero to Production
bilibiliAgent智能体搭建-2026/6/12
相关事实
待验证在ReAct提出之前，大模型的推理能力（以Chain-of-Thought为代表）和行动能力（以Action Generation为代表）是两条独立的研究路线79% 相似已验证ReAct框架相比纯Chain-of-Thought推理，通过引入外部信息源减少了幻觉；相比纯Action模式，通过显式推理步骤提升了决策质量74% 相似待验证ReAct框架让模型交替进行思考(Thought)和行动(Action)，泛化能力强但每一步推理存在不可忽视的随机性74% 相似待验证ReAct相较于纯粹的链式思考（Chain-of-Thought），引入了与外部环境的真实交互，使模型能够根据实际执行结果动态调整策略71% 相似已验证ReAct（Reasoning + Acting）框架让模型能够交替进行推理和行动71% 相似
引用此条事实
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