在学习 ReAct 框架的过程中，我们深入了解了这个对大语言模型有着重大影响的思维框架。
ReAct 框架中的推理（Reasoning）是一个关键环节。它包含对当前环境和状态的观察，比如在运营花店时，观察鲜花成本价的高低就是一种对市场环境的观察。同时，推理还会生成推理轨迹，以决定后续的行动方向。例如根据观察到的成本价高低来确定加价多少，这个思考过程就是在生成推理轨迹。推理使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至在面对异常情况时也能做出合理的判断。它就像是一个指挥官，在行动之前充分分析局势，为下一步行动提供明确的方向。
行动（Acting）则是在推理的指导下采取的具体步骤。在花店的例子中，根据推理得出的加价策略计算出售价并进行销售就是行动。行动可以是与外部源进行交互并收集信息，比如在 LangChain 中，代理通过调用外部工具如 Google 搜索引擎或进行数学计算来完成任务。也可以是给出最终答案，就像计算出鲜花的售价后作为最终结果呈现出来。
推理和行动之间的关系紧密相连。推理为行动提供了依据和指导，没有合理的推理，行动就会变得盲目。而行动则是推理的具体实现，通过行动可以验证推理的正确性，并且在行动过程中可能会收集到新的信息，反过来影响推理的进一步发展。例如在寻找胡椒瓶的任务中，每一个思考过程都是推理，而在房间各个角落寻找胡椒瓶以及判断找到后将其放在抽屉里等具体操作就是行动。只有通过合理的推理规划出行动步骤，才能成功完成任务。
LangChain 中的代理在 ReAct 框架的指导下，展现出了强大的自主性。代理通过推理来决定调用哪些外部工具，以及如何处理各种情况，然后通过行动来执行具体的任务，如搜索信息、进行计算等。这种方式提高了大模型的可解释性和可信度，因为每一个推理过程都被详细记录，我们可以清楚地看到模型是如何思考和决策的，从而更好地理解和信任其给出的结果。
总之，ReAct 框架为大语言模型的发展提供了新的思路和方法，通过推理和行动的协同作用，使大模型能够更加智能地完成各种任务。
