ReAct 循环是一种构建智Neng编码助手的新方法，它通过结合推理和行动来实现geng强大的 AI 智Neng体。

ReAct 循环的核心思想是让模型在每一步中先进行推理，然后采取行动，Zui后根据结果进行下一步的推理。

说实话，这个思路听起来有点复杂，但实际上它hen简单。

你就想象一下你要完成一个任务，比如说查找当前目录下所有包含 TODO 的文件。

你需要思考一下怎么Zuo，也就是推理。

然后你需要采取行动，比如说执行 ls 命令来列出当前目录下的文件。

接着，你需要根据 ls 命令的结果来决定下一步Zuo什么比如说执行 grep TODO 命令来查找包含 TODO 的文件。

这个过程就是 ReAct 循环的核心思想：推理、行动、观察、再推理。

这个问题啊，害，我也遇到过。

有一种说法是百度的收录规则比较复杂，有时候会漏掉一些高质量的内容。

咱就是说你Ke以试试优化一下你的文章标题和关键词，或者增加一些外部链接来提高你的文章权重。

async function runAgentLoop { // ...}

runAgentLoop 函数是 ReAct 循环的实现核心，它接受一些参数，比如模型的 baseUrl、apiKey、model 等等。

然后它会进入一个循环，不断地进行推理和行动，直到达到Zui大轮数或者模型决定停止。

ReAct 循环的实现细节包括模型的调用、工具的执行、事件的发射等等。

while { turn++; await emit; const assistant = await streamOnce; // ...}

在这个循环中，模型会不断地进行调用，并且根据模型的输出来决定下一步的行动。

Ru果模型决定不再调用工具，那么循环就会结束。

async function streamOnce: Promise<AssistantMessage> { // ...}

streamOnce 函数的作用是调用模型并且获取模型的输出。

它会发射一些事件，比如 message_delta 事件，来通知调用方模型的输出内容。

"因为简单啊", 你懂的，先把简单的串行弄好，再考虑并行不迟嘛~

loop {  
thought = LLM  
if thought 说"我Yi经知道答案了":    
return answer  
action = LLM("基于上面 thought 
决定调哪个工具")  
observation = execute  
history.append}

"这段伪代码清晰展示了 ReAct 循环:先思考,再决策,Zui后执行并观察结果.整个流程持续进行,直到智Neng"事件机制的设计与实现"

...
const result = await executeOne;
messages.push({
role:
"tool",
tool_call_id:
tc.id,
content:
result.text.slice(0,
2000),
});
这样就完成了 ReAct 循环:
  
"AI 通过不断推理和行动


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