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ReAct Agent 教程：Thought-Action-Observation 循环
2026/11/07 — 11/07 21:13·1 个来源（全部）·1 篇报道（全部）
核心速览 (Key Takeaways)
- 一篇教程从原理到实现梳理 ReAct Agent，解释它如何循环执行 Thought-Action-Observation，让大模型根据外部观察结果继续决策。
- 作者认为 ReAct 把大模型从一次性文本生成器推进为能感知外部结果并继续行动的执行系统。
事件背景与详细解读
2026 年 11 月 7 日 20:22，掘金发布文章《ReAct Agent 从原理到实现：让大模型学会思考、行动与观察》，从原理到实现梳理 ReAct Agent。文章解释该架构如何循环执行 Thought-Action-Observation，让大模型根据外部观察结果继续决策。作者认为，ReAct 把大模型从一次性文本生成器推进为能够感知外部结果并继续决策的执行系统，也为理解后续 Agent 架构提供了共同起点。目前公开报道仅此一篇。
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文章从原理到实现梳理 ReAct Agent，解释它如何循环执行 Thought-Action-Observation，让大模型根据外部观察结果继续决策。作者认为 ReAct 把大模型从一次性文本生成器推进为能感知外部结果并继续行动的执行系统，也为理解后续 Agent 架构提供起点。
想理解 Agent 运行循环的读者可快速建立 ReAct 的实现认知。
掘金AI 评分 60
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