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本文深入浅出地解析了ReAct Agent架构，通过Agent Loop和Reason–Act–Observe双环结构的结合，详细阐述了如何让模型连续完成任务。外部程序负责执行工具调用，而模型内部则通过思维循环决定下一步行动。通过理解这两个循环的相互作用，即使是编程小白也能轻松掌握大模型开发的核心技巧。

LLM 每次调用都是一次独立推理。模型不会主动运行，也不知道上一次发生了什么。模型只生成调用工具的意图，真正控制循环和执行工具的始终是外部程序。

为了让模型连续完成任务，程序需要重复执行工具调用 -> 模型调用的过程，这就是最基础的 Agent Loop。

但只理解这个工程循环，还解释不了一个问题：

模型进入下一轮以后，怎么知道应该继续调用工具，还是直接回答？又怎么知道应该调用哪个工具？

在智能体开发中，模型外部的工程循环只是运行时的骨架。模型每一轮决策，通常还需要一个约束它思考过程的思维循环。

今天拿经典的 ReAct Agent 架构来说明，这两个循环是怎么组合在一起的。

ReAct = Agent Loop + Reason–Act–Observe Loop
智能体 = 行动 + 思考

第一个环：模型外部的 Agent Loop

Agent Loop 完全存在于模型之外，上一篇已经讲过，这里不再展开。

它本质上是一种工程手法，负责让程序不断转动，循环执行工具调用，也就是 Action，但并不规定模型每一轮应该如何思考。

第二个环：模型内部的 Reason–Act–Observe

模型每次被调用时，我们通过提示词约束它的思维过程，要求它完成一个思维循环，这里列举一个常见的提示词写法：

... 推导必须严格遵循以下循环，每次只能输出一个 Action，并等待 Observation 反馈： Thought: 评估当前所处的情况，思考下一步应该做什么。Action: 工具名称[工具的输入参数]Observation: （此项由系统/环境执行工具后填充返回）... （可以重复上述 Thought/Action/Observation 循环）Thought: 我现在已经得到了最终答案，无需继续行动。Final Answer: 给出对用户问题的最终完整回答。 开始！ Question: {user_input}Thought:

两个环通过 Action 相交

双环结构的核心就在 Act，同一个 Act，在两个环里承担了不同角色。

在模型内部，由模型决定并输出一个动作。在模型外部，由程序接收并执行这个动作，整个过程可以拆成四步：

1. 外部程序调用模型。

2. 模型先 Reason，也就是提示词里的Thought，根据当前上下文判断所处的状态。这一步的意义，是约束模型不要立刻猜答案，而是先想清楚下一步该做什么。

3. 模型 Reason 后输出 Act。模型只负责决定并输出动作，不亲自执行；执行交给外部程序，由它调用工具得到结果。

4. 结果写回上下文，成为模型的 Observe。

然后两个环同时进入下一轮，就构成了经典的 ReAct Agent。

看到这里，ReAct Agent 也就清楚了：外部 Loop 负责让整个过程继续运行，内部循环负责让每一步行动都有依据。

ReAct 是模型外部的 Agent Loop，与模型内部的 Reason–Act–Observe 思维循环相互咬合形成的双环结构。

结语

Agent Loop 是模型外部的工程循环，负责调用模型、执行动作和写回结果。

Reason–Act–Observe 是模型内部的思维循环，负责判断当前状态、选择动作并理解环境反馈。

两个循环通过 Act 相交：模型输出动作，程序执行动作。

这两个环相互咬合，才组成了经典的 ReAct Agent。

最后

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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