思维机制：内部推理与 ReAct 方法

本节将深入探讨 AI 智能体的内部运作机制——其推理与规划能力。我们将解析智能体如何通过内部对话分析信息，将复杂问题分解为可管理的步骤，并决策下一步行动。同时介绍 ReAct 方法，是一种鼓励模型在行动前"逐步思考"的提示技术。

思维（Thought）代表着智能体解决任务的内部推理与规划过程。

这利用了智能体的大型语言模型 (LLM) 能力来分析其 prompt 中的信息。

可将其视为智能体的内部对话，在此过程中它会考量当前任务并制定应对策略。

智能体的思维负责获取当前观察结果，并决定下一步应采取的行动。

通过这一过程，智能体能够将复杂问题分解为更小、更易管理的步骤，反思过往经验，并根据新信息持续调整计划。

以下是常见思维模式的示例：

思维类型	示例
Planning（规划）	“I need to break this task into three steps: 1) gather data, 2) analyze trends, 3) generate report”（“我需要将任务分解为三步：1）收集数据 2）分析趋势 3）生成报告”）
Analysis（分析）	“Based on the error message, the issue appears to be with the database connection parameters”（“根据错误信息，问题似乎出在数据库连接参数”）
Decision Making（决策）	“Given the user’s budget constraints, I should recommend the mid-tier option”（“考虑到用户的预算限制，应推荐中端选项”）
Problem Solving（问题解决）	“To optimize this code, I should first profile it to identify bottlenecks”（“优化此代码需先进行性能分析定位瓶颈”）
Memory Integration（记忆整合）	“The user mentioned their preference for Python earlier, so I’ll provide examples in Python”（“用户先前提到偏好 Python，因此我将提供 Python 示例”）
Self-Reflection（自我反思）	“My last approach didn’t work well, I should try a different strategy”（“上次方法效果不佳，应尝试不同策略”）
Goal Setting（目标设定）	“To complete this task, I need to first establish the acceptance criteria”（“完成此任务需先确定验收标准”）
Prioritization（优先级排序）	“The security vulnerability should be addressed before adding new features”（“在添加新功能前应先修复安全漏洞”）

注意： 对于专为 function-calling 微调的 LLMs，思维过程是可选的。 若您不熟悉 function-calling 概念，后续”行动”章节将提供详细说明。

ReAct 方法

核心方法是 ReAct 方法，即”推理”（Reasoning/Think）与”行动”（Acting/Act）的结合。

ReAct 是一种简单的提示技术，在让 LLM 解码后续 token 前添加”Let’s think step by step”（让我们逐步思考）的提示。

通过提示模型”逐步思考”，可以引导解码过程生成计划而非直接输出最终解决方案，因为模型被鼓励将问题分解为子任务。

这种方法使模型能够更详细地考虑各个子步骤，通常比直接生成最终方案产生更少错误。

近期推理策略受到广泛关注，这体现在 Deepseek R1 或 OpenAI 的 o1 等模型的开发中。这些模型经过微调，被训练为"先思考再回答"。

它们通过特殊标记（<thought> 和 </thought>）来界定思考部分。这不仅是类似 ReAct 的提示技巧，更是通过分析数千个示范案例，让模型学习生成这些思考段的训练方法。

现在我们已经深入理解了思维过程，接下来将更深入探讨流程的第二部分：行动。