拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响

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在人工智能的演进历程中，大语言模型展现出了令人惊叹的文本生成能力，但其“黑箱”特性也带来了显著挑战——模型经常产生看似合理但实际错误的“幻觉”回答，缺乏透明推理过程，且无法与外部世界交互获取实时信息。ReAct（Reasoning+Acting）通过将思考过程外显化和工具使用标准化，构建了一个可解释、可验证、可扩展的智能体架构。本文将深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对整个AI领域的深远影响。