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ReAct Agent 教程：Thought-Action-Observation 迴圈
2026/11/07 — 11/07 21:13·1 個來源（全部）·1 篇報道（全部）
核心速覽 (Key Takeaways)
- 一篇教程從原理到實現梳理 ReAct Agent，解釋它如何迴圈執行 Thought-Action-Observation，讓大模型根據外部觀察結果繼續決策。
- 作者認為 ReAct 把大模型從一次性文本生成器推進為能感知外部結果並繼續行動的執行系統。
事件背景與詳細解讀
2026 年 11 月 7 日 20:22，掘金髮布文章《ReAct Agent 從原理到實現：讓大模型學會思考、行動與觀察》，從原理到實現梳理 ReAct Agent。文章解釋該架構如何迴圈執行 Thought-Action-Observation，讓大模型根據外部觀察結果繼續決策。作者認為，ReAct 把大模型從一次性文本生成器推進為能夠感知外部結果並繼續決策的執行系統，也為理解後續 Agent 架構提供了共同起點。目前公開報道僅此一篇。
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文章從原理到實現梳理 ReAct Agent，解釋它如何迴圈執行 Thought-Action-Observation，讓大模型根據外部觀察結果繼續決策。作者認為 ReAct 把大模型從一次性文本生成器推進為能感知外部結果並繼續行動的執行系統，也為理解後續 Agent 架構提供起點。
想理解 Agent 執行迴圈的讀者可快速建立 ReAct 的實現認知。
掘金AI 評分 60
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