首先澄清：本文讨论的 ReAct (Reasoning-Acting) 是一种指导大型语言模型（LLM）进行自主思考和行动的 Agent 设计模式，它与前端开发中广受欢迎的 React.js 框架毫无关系。
- ReAct (Reasoning-Acting)：一种让 AI Agent 模拟人类“思考→行动→观察→再思考”认知循环的框架，旨在解决复杂任务。
- React.js：一个由 Facebook（现 Meta）开发的、用于构建用户界面的 JavaScript 库。
ReAct 的核心理念：让 LLM 像人一样“思考”与“行动”
在 ReAct 出现之前，大模型通常有两种极端：
- 纯推理： 比如你问它一个复杂逻辑题，它通过思维链（Chain of Thought）在脑子里推演，但没法联网查资料，容易一本正经地胡说八道（幻觉）。
- 纯行动： 比如早期的简单脚本，只能机械地调取 API，不懂得根据结果变通。
ReAct 的核心流程（交互循环）
就像人类解决问题一样，它遵循 “观察 - 思考 - 行动 - 再观察” 的循环：
- Thought (思考)： 面对用户的任务，Agent 先想：“我现在知道了什么？为了解决这个问题，我下一步应该做什么？”
- Action (行动)： Agent 决定调用一个工具（比如搜索引擎、计算器、数据库查询）。
- Observation (观察/反馈)： 工具执行后返回结果（比如搜索到的网页内容）。
- Repeat (循环)： Agent 拿着这个结果，再次进行 思考：“这个结果有用吗？还缺什么信息？下一步该干嘛？”，直到任务完成。
举个通俗的例子：
任务： 查询现在的天气，并建议穿什么衣服。
- Round 1:
- 思考： 用户想知道天气和穿衣建议。我得先知道现在的天气。
- 行动： 调用天气 API 查询“北京实时天气”。
- 观察： API 返回：北京，15度，有雨。
- Round 2:
- 思考： 知道了是15度且有雨。那我得建议穿保暖且防雨的衣服。
- 行动： 生成最终回复给用户。
ReAct 在“长期规划”上有局限性
尽管 ReAct 极大地增强了 Agent 解决具体问题的能力，但如果任务非常宏大、步骤非常多（比如“开发一个完整的游戏”或“写一本20万字的小说”），ReAct 往往会表现不佳。
原因主要有以下几点：
A. 视野短视（Myopic View）——“走一步看一步”
ReAct 的本质是贪婪的（Greedy）。它过度依赖“当下的观察”来决定“下一步的操作”。
- 局限性： 它缺乏全局视角。就像一个人走进迷宫，只盯着脚下的路（根据反馈调整），而脑子里没有一张完整的地图。虽然它能避开眼前的石头，但很容易陷入死胡同，或者在局部兜圈子，甚至走偏了方向而不自知。
B. 上下文记忆限制（Context Window）
ReAct 模式下，所有的思考、行动代码、工具返回的结果（有时非常长，比如网页HTML）都会被塞进对话历史里。 - 局限性： 随着步骤增加，上下文（Prompt）会迅速变得极长。
- 遗忘： 大模型虽然有长窗口，但“注意力”会衰减。在这个很长的历史中，Agent 可能会“忘记”最初的那个宏大目标是什么。
- 干扰： 中间错误的尝试和冗余的信息会干扰模型的判断，导致它在第20步的时候，逻辑已经跟第1步对不上了。
C. 错误累积与难以回溯（Error Propagation）
ReAct 是线性的。如果第 3 步做了一个错误的决定（行动），第 4 步的思考是基于第 3 步的错误结果进行的。
- 局限性： 这种“一步错，步步错”的滚雪球效应在长期任务中是致命的。ReAct 原生框架通常没有设计“后悔药”机制（即：发现第10步走不通，主动跳回到第3步重新规划）。它倾向于在错误的道路上试图修修补补，最后彻底失败。
D. 缺乏分层规划（Lack of Hierarchy）
长期规划通常需要分而治之：先把大目标拆解成里程碑，再把里程碑拆成小任务。 - 局限性： 基础的 ReAct 是扁平的。它试图用同一个大脑在一个层面上解决所有问题。它没有“战略家”和“执行者”的分工。当它沉迷于解决某个具体的代码报错（微观细节）时，往往会丢失对整体项目进度（宏观目标）的把控。
如果你让它负责一个耗时好几天的复杂项目，它会因为缺乏全局蓝图、记忆过载和甚至迷失在细节中，最终导致任务失败。
现有解决：现在的先进 Agent 设计通常会在 ReAct 之上增加 "Planning"（规划） 模块（如 Plan-and-Solve, TOT 树状思维, 或分层 Agent），先生成高层计划，再让 ReAct 去执行每一个小的子任务。
