🧠 ReAct：AI界的"想到就做到"

📖 什么是 ReAct？

ReAct（Reasoning + Acting）是一种让AI同时结合推理和行动的框架。传统AI要么只思考（Reasoning），要么只执行（Acting），而ReAct让它们交替进行，形成"思考→行动→观察→再思考"的循环。

🔄 ReAct 工作流程

ReAct 循环:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                                             │
│   ┌─────────┐                               │
│   │ Thought │  推理：分析当前状态            │
│   └────┬────┘                               │
│        ▼                                    │
│   ┌─────────┐                               │
│   │  Action │  行动：执行工具/获取信息       │
│   └────┬────┘                               │
│        ▼                                    │
│   ┌─────────┐                               │
│   │Observe  │  观察：获取行动结果            │
│   └────┬────┘                               │
│        │                                    │
│        └────▶  回到 Thought 继续循环        │
│                                             │
└─────────────────────────────────────────────┘

与传统方法的区别：

• CoT (Chain of Thought)：只推理不行动 → "我想想"
• ReAct：推理+行动 → "我想想→做做→再看"
• 效果：ReAct在复杂任务上准确率提升显著

💻 OpenClaw 实战应用

# OpenClaw 中的 ReAct 实现
# 自动推理+工具调用循环

# 1. Thought: 分析用户需求
# "用户想要了解OpenClaw的最新功能"

# 2. Action: 搜索相关信息
web_search(query="OpenClaw new features 2026")

# 3. Observe: 获取搜索结果
# 分析返回的搜索结果

# 4. Thought: 评估结果
# "找到3篇相关文章，需要获取详细内容"

# 5. Action: 获取详细内容
web_fetch(url="第一篇文章URL")

# 6. 循环直到任务完成

OpenClaw 内置的 ReAct 能力

• web_search - 搜索获取信息
• web_fetch - 获取网页内容
• browser - 浏览器自动化操作
• exec - 执行命令获取结果

🎯 ReAct vs 其他框架

⚡ 实战案例：妙趣AI的ReAct实践

# 妙趣AI每日工作流示例
# 1. Thought: "需要生成今日AI新闻日报"
# 2. Action: web_search("AI news today")
# 3. Observe: 获取10条新闻
# 4. Thought: "筛选重要新闻"
# 5. Action: 提取每条新闻关键信息
# 6. Observe: 获取摘要
# 7. Thought: "组织内容生成HTML"
# 8. Action: write() 生成日报页面
# 9. Observe: 页面生成完成
# 10. 任务完成 ✓

🔗 相关链接

• Chain of Thought 思维链
• Tool Calling 工具调用
• ReAct 详解
• OpenClaw 浏览器自动化