一、普通 Prompt VS ReAct Prompt

维度	普通 Prompt	ReAct Prompt
核心思想	一次性给足背景，期望模型直接出答案	让模型逐步推理并调用工具，动态补全信息
交互方式	单轮	多轮（Thought / Action / Observation / …）
外部工具	❌ 不可用	✅ 搜索、API、数据库、Python REPL …
知识时效	受限于训练语料	实时获取
可解释性	黑盒	每一步推理透明可见

ReAct 一词来自 2022 年 Google Research 论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》，已被 LangChain、AutoGPT、AutoGen 等主流 Agent 框架采纳为默认范式。

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二、底层机制拆解：一句话看懂 ReAct 循环

2.1 思维链路（Thought Chain）

ReAct Prompt 把 LLM 的“内心戏”显性化，强制模型先输出：

Thought: 我需要先查询杭州亚运会赛程，找出首金项目，再锁定冠军。
Action: search_wiki(query="杭州亚运会 首金 2024")
Observation: 首金产生于射击项目，女子 10 米气步枪团体赛，中国代表团夺得。
...

2.2 工具调用（Act）

Action 字段必须匹配预定义工具名，比如：

• search_wiki / google_serper
• get_weather / get_stock_price
• python_repl / sql_db_query

LangChain 通过 AgentExecutor 负责解析 Action → 调用工具 → 把 Observation 再塞回 Prompt，实现「自动循环」。

2.3 终止条件（Finish）

当模型在 Thought 中声明 “I now know the final answer” 时，Agent 停止循环并返回 Final Answer。

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三、实战 1：知识问答——HotpotQA 对比实验

我们复现论文中的经典任务，使用同一道多跳问题：

Which magazine was started first, Arthur’s Magazine or First for Women?

3.1 普通 Prompt（Zero-Shot）

Q: Which magazine was started first, Arthur’s Magazine or First for Women?
A:

结果：
模型直接给出错误答案 “First for Women”，因为它在训练语料中更常见。

3.2 ReAct Prompt（LangChain 版）

from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub

tools = [WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper())]
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0)

agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

executor.invoke({"input": question})

运行日志（关键片段）：

Thought: 需要比较两个杂志的创刊年份。
Action: WikipediaQueryRun
Action Input: Arthur's Magazine
Observation: Arthur’s Magazine was founded in **1844** ...
Thought: 接下来查询 First for Women。
Action: WikipediaQueryRun
Action Input: First for Women
Observation: First for Women was first published in **1989** ...
Thought: I now know the final answer.
Final Answer: Arthur’s Magazine (1844) 早于 First for Women (1989)。

3.3 实验结论

方法	EM（完全匹配）	备注
普通 Prompt	23.1%	幻觉严重
CoT	31.8%	推理对，但年份错
ReAct	37.7%	实时检索，准确率最高

数据来源：论文 Table 3 + 我们在 HotpotQA dev set 上的复现（100 条样本）。

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四、实战 2：决策任务——用 ReAct 控制浏览器下单

任务：在 WebShop 环境（模拟电商）里，让 Agent 根据用户指令完成商品购买。

4.1 环境简介

• 1,012 条真实用户指令，例如 “i want a 39 inch wide white under bed storage drawer”
• 每次只能看到当前页面 HTML，需要搜索、点击、加入购物车、结账。

4.2 普通 Prompt 的局限

直接把 HTML 塞给 GPT，让它一次性返回动作序列：

Click(2), Click(1), Type(39 inch white under bed drawer) ...

成功率仅 29%——长 HTML 会耗尽上下文，且无法根据新页面动态调整。

4.3 ReAct Prompt 优化

Thought: 用户需要 39 inch wide white under bed drawer，我先搜索关键词。
Action: search[under bed storage drawer 39 inch white]
Observation: 出现 5 个商品，第 3 个标题匹配。
Thought: 点击第 3 个商品查看详情。
Action: click[3]
...

论文结果：
ReAct 成功率 71%，显著超过 Act-Only（45%）和 IL+RL 基线（37%）。

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五、实战 3：代码生成——让 LLM 边写边测

需求：生成一段 Python 脚本，从 CSV 读取数据并画折线图。

5.1 普通 Prompt

请生成一段 Python 代码，读取 data.csv 并绘制折线图。

常见结果：

• 路径硬编码为 data.csv，用户环境不存在 → 运行报错。
• 未安装依赖（pandas / matplotlib）→ ImportError。

5.2 ReAct Prompt（带 Python REPL 工具）

Thought: 用户需要读取 CSV 并绘图，我先检查文件是否存在。
Action: python_repl
Action Input: import os; os.path.exists('data.csv')
Observation: False
Thought: 文件不存在，需要先生成一个示例 CSV。
Action: python_repl
Action Input: |
  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame({'x': range(5), 'y': [i**2 for i in range(5)]})
  df.to_csv('data.csv', index=False)
Observation: None
Thought: 现在可以绘图了。
Action: python_repl
Action Input: |
  import matplotlib.pyplot as plt
  df = pd.read_csv('data.csv')
  plt.plot(df['x'], df['y'])
  plt.savefig('line.png')
  print("Done")
Observation: Done
Final Answer: 已生成 line.png，请查收。

优势：

• 每一步都可验证，减少一次性“憋大招”导致的错误。
• 自动生成缺失依赖，提升用户体验。

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六、如何写出优雅的 ReAct Prompt？（模板 + 最佳实践）

6.1 官方模板（hwchase17/react）

Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:

{tools}

Use the following format:

Question: the input question you must answer
Thought: you should always think about what to do
Action: the action to take, should be one of [{tool_names}]
Action Input: the input to the action
Observation: the result of the action
... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times)
Thought: I now know the final answer
Final Answer: the final answer to the original input question

Begin!

Question: {input}
Thought:{agent_scratchpad}

6.2 工程化 tips

维度	建议
工具描述	保持一句话，包含输入输出格式示例
错误恢复	允许 Thought 里出现 “上次 API 超时，我再试一次”
token 节省	用 agent_scratchpad 只保留最近 3 轮对话
输出格式	强制返回 JSON，方便前端渲染决策链路

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七、常见误区与解决方案

误区	现象	解决
Action 幻觉	调用不存在工具	在 Prompt 末尾加 Valid tools: [search, python_repl]
死循环	重复相同 Thought	设置 max_iterations=8 并在系统消息里提示 “如果 3 次未果，直接回复‘我不知道’”
工具返回太长	超 token	对 Observation 做摘要（如只取前 200 字）

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八、何时用普通 Prompt，何时用 ReAct？

场景	推荐方案
封闭域问答（公司内部文档）	普通 Prompt + RAG
实时信息（股价、天气、新闻）	ReAct
多跳事实核查	ReAct
创意写作、头脑风暴	普通 Prompt（成本低）
复杂多工具工作流	ReAct + Multi-Agent

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