AI 简明手册ReAct 循环：思考→行动→观察
定义
ReAct 循环是 Agent 通过反复执行“思考→行动→观察”来完成任务的基本模式，复杂任务往往需要多轮循环并包含自我纠错。
说明
每一次循环中，模型先思考当前情况并决定下一步动作，然后调用工具执行行动，再观察工具返回的结果，并据此决定继续循环还是结束任务。与普通聊天机器人一问一答不同，Agent 会根据执行结果持续调整策略。
一个看似简单的任务，例如删除项目中所有 console.log 并运行测试，可能需要十几轮循环才能完成。循环过程中会遇到文件查找、代码修改、测试失败再修复等情况，因此需要设置最大循环次数和总 Token 预算等限制，防止陷入无休止执行。
边界与误区
ReAct 和普通对话模型有什么本质区别： 普通对话模型通常只根据用户输入生成一次回复；ReAct Agent 会主动调用工具、观察工具返回结果，并在此基础上继续推理和行动，形成闭环执行过程。
循环次数需要限制吗： 需要。复杂任务可能消耗大量轮次和 Token，不设上限会导致资源失控或死循环。实际产品通常会设置最大循环数、Token 预算和超时时间。