ReAct Loop — ReAct 循环

ReAct 循环 - 推理、行动、观察 ReAct 循环实现了 ReAct（推理 + 行动）范式，通过迭代探索来解决复杂问题。核心见解：在推理和行动之间交替，可以比单独的推理或行动产生更好的结果——推理指导采取哪些行动，而行动的观察结果可以更好地指导推理。 类比：侦探调查 仅思考 仅行动 ReAct 循环 没有证据就理论化 随机收集证据 形成假设 → 测试 → 更新 错过关键线索 浪费时间在无关紧要的线索上 系统化、基于证据的 分析瘫痪 胡乱尝试 平衡探索 何时使用 ReAct 循环 适用于： 🔍 研究问题（从多个来源收集信息） 🐛 调试（假设原因 → 测试 → 观察） 📊 数据探索（查询 → 分析 → 决定下一个查询） 🌐 Web/API 任务（获取数据 → 处理 → 获取更多数据） 🛠️ 工具使用工作流（需要的一系列工具调用） 🧩 你“不知道自己不知道什么”的问题 跳过： ✅ 有明确答案的直接问题 📝 单步任务（“写一个摘要”） 🎯 有明确预定步骤的问题 ReAct 模式 ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 循环：重复直到解决或达到最大迭代次数 │ │ │ │ 步骤 1：推理（思考） │ │ “基于我所知道的，我需要...” │ │ ↓ │ │ 步骤 2：行动（行动） │ │ [使用工具、运行查询、获取数据、执行代码] │ │ ↓ │ │ 步骤 3：观察（观察） │ │ [结果、输出、数据、错误] │ │ ↓ │ │ 返回步骤 1，带有新信息 │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ 工作流 步骤 1：初始推理 评估你知道和不知道什么： 思考 1：我需要找到为什么 API 慢。我知道：

• 延迟在 3 月 15 日增加
• 它是 /search 端点
• 数据库 CPU 正常

我不知道：

• 是搜索算法还是数据层？
• 3 月 15 日发生了什么变化？
• 是所有查询还是特定查询？

下一步行动：检查 git 日志以获取 3 月 15 日搜索端点的更改 步骤 2：采取行动 执行决定的行动： 行动 1：运行：git log --since="2024-03-14" --until="2024-03-16" --oneline -- api/search/ 步骤 3：观察结果 记录发生了什么： 观察 1：abc1234 添加模糊匹配到搜索 def5678 更新搜索排名算法 ghi9012 将搜索结果限制从 10 增加到 100 步骤 4：迭代 - 下一步推理 更新理解，决定下一步： 思考 2：3 月 15 日有三次更改：

• 添加模糊匹配
• 更改排名算法
• 将结果限制增加 10 倍

结果限制的增加（10→100）是可疑的——可能导致：

• 更多数据库查询
• 更多序列化
• 更多网络传输

我应该检查延迟是否与结果大小相关。 下一步行动：查询日志以获取响应大小与延迟的相关性 步骤 5：下一步行动 行动 2：运行：analyze_logs --endpoint=/search --metric=response_size --since=2024-03-14 步骤 6：下一步观察 观察 2：平均响应大小：

• 3 月 14 日：45KB
• 3 月 15 日：420KB
• 3 月 16 日：415KB

延迟与响应大小的相关性：r=0.89（强） 步骤 7：继续迭代... 思考 3：发现强相关性！响应大小增加 10 倍，延迟激增。 结果限制的更改（ghi9012）可能是罪魁祸首。 但是我应该验证模糊匹配是否也很慢。 让我检查带有和不带有模糊匹配的搜索查询执行时间。 行动 3：运行：benchmark_search --fuzzy=on --fuzzy=off --iterations=100 观察 3：不带模糊匹配：45ms 平均 带模糊匹配：52ms 平均（增加 15%） 与响应大小的影响相比，不显著。 步骤 8：结论 思考 4：找到了根本原因：将结果限制从 10 增加到 100 项导致响应大小增加 10 倍，这与延迟增加强相关。 建议：

• 将结果限制恢复到 10（快速解决方案）
• 为需要更多结果的客户实现分页（适当解决方案）

最终答案：延迟激增是由提交 ghi9012 引起的，它将搜索结果限制从 10 增加到 100。 这增加了响应大小 10 倍。 恢复或实现分页。 ReAct 格式 标准格式用于跟踪：

ReAct 会话：[任务描述]

迭代 1

思考 1： [关于当前状态和下一步要做什么的推理] 行动 1： [采取的具体行动] 观察 1： [行动的结果] ---

迭代 2

思考 2： [基于观察 1 的更新推理] 行动 2： [下一步行动] 观察 2： [结果] --- [继续直到解决...]

最终答案

[基于累积观察的结论]