ReAct #
ReAct框架旨在提高语言模型在处理复杂任务时的能力。它的核心思想是将推理（Reasoning）和行动（Acting）这两个过程有机地结合起来。
推理（Reasoning）： 这是模型分析问题、制定策略的过程。模型会思考如何最好地解决问题，可能需要将大问题分解成小步骤。
行动（Acting）： 基于推理的结果，模型可以采取具体的行动。这可能包括搜索信息、调用特定的API或工具等。
交替进行： ReAct的关键在于推理和行动的交替进行。模型不是简单地一次性给出答案，而是通过多个推理-行动循环来逐步解决问题。
灵活性： 这种方法使模型能够更灵活地处理各种任务。它可以根据需要寻找额外信息，或者在发现初始策略不奏效时调整方向。
透明性： ReAct框架还提高了模型决策过程的透明度。用户可以看到模型是如何一步步推理和行动的，而不是只看到最终结果。
提高准确性： 通过这种方法，模型能够获取更多相关信息，进行更深入的分析，从而提高回答的准确性。
处理复杂任务： ReAct特别适合处理需要多步骤、多信息源的复杂任务。
人机协作： 这种框架也为人机协作开辟了新的可能性。人类可以在模型的推理和行动过程中提供指导或纠正。
ReAct框架代表了语言模型向更智能、更灵活的方向发展的一个重要步骤。它使模型不再局限于简单的问答，而是能够像人类一样，通过思考和行动来解决复杂问题。这对于创建更强大、更有用的AI系统具有重要意义。