ReAct

ReAct（Reason + Act）是一种循环编排模式：模型先形成当前的下一步思路，再采取行动，观察外部结果后更新下一条思路。它强调根据结果继续推进，而不是一次性猜完答案。

• Thought 只需要说明当前目标和下一步方向，不等于把完整思维链暴露给用户。
• Action 是可观察的行动，例如查询订单记录或检查承运商状态；行动结果会成为下一轮输入。
• Observation 改变下一条 Thought，循环可以在满足停止条件或得到足够证据后结束。

ReAct 描述的是“思路—行动—观察—再思路”的编排方式，不是一个包含权限、记忆、部署和监控的完整 Agent 产品。它也不要求展示模型的完整内部思维链。

• Tool Calling 说明一次模型请求如何经过应用执行；ReAct 关注的是行动结果如何驱动下一步循环，两者可以一起使用。
• Thought 是对当前方向的简短可用说明，不等于把隐藏推理逐字输出，也不能把标签颜色当作推理证据。

看到一次 Action 返回结果，只能说明循环获得了 Observation；是否继续、何时停止和结果是否可信，仍要由编排逻辑与应用边界决定。

一个 ReAct 循环可以拆成当前 Thought、Action、Observation、下一条 Thought 和下一步 Action 五个部分；最后一个 Action 会把流程带回新的观察。

• THOUGHT 说明当前要解决什么和准备先做什么。
• ACTION 执行一个可观察的外部动作。
• OBSERVATION 接收行动返回的结果或证据。
• NEXT THOUGHT 根据观察调整方向，而不是重复原计划。
• NEXT ACTION 把更新后的方向变成下一步行动，继续循环或满足条件后停止。

请制作一个 ReAct 教学示例：用户问订单为什么延迟，先显示简短 Thought“先查订单记录”，执行 get_order(2048)，观察到“仓库处理延迟”，再更新 Thought 为“检查承运商状态”，继续执行下一步。请只展示可读的短思路和行动结果，不暴露完整思维链；明确 ReAct 是循环编排模式，不是完整 Agent 产品，并支持重播、Anatomy 键盘操作、暗色主题和窄屏布局。