主要观点总结
文章介绍了ReAct这一动态推理模式，使LLMs能够像人类一样边推理边行动。传统推理和行动分离的模式无法应对实时变化的环境，而ReAct可以通过及时得到行动反馈来做出稳健决策。文章还介绍了ReAct在多个任务上的实验结果，表明其具有良好的性能、通用性和可解释性。尽管目前ReAct是无监督的学习方法，但作者表示未来的研究将结合强化学习以实现更好的长期规划和决策能力。
关键观点总结
关键观点1: ReAct是一种动态推理模式，使LLMs能够像人类一样边推理边行动。
克服了传统推理和行动分离模式的缺陷，通过及时得到行动反馈来做出稳健决策。
关键观点2: ReAct在多个任务上表现出良好的性能，只需学习少量上下文示例即可泛化到新任务。
在HotpotQA、Fever、ALFWorld和WebShop等任务上的实验结果表明，ReAct优于仅使用推理或行动的基线方法。
关键观点3: ReAct具有通用性和灵活性，适用于各种任务。
由于灵活的思想空间和思想-动作出现格式，ReAct可以应用于问答、事实验证、文本游戏和网页导航等任务。
关键观点4: ReAct提供了可解释的决策过程，使人类能够轻松检查推理和事实正确性。
人类可以通过编辑思路来控制或纠正代理行为。
关键观点5: 目前ReAct是无监督的学习方法，未来的研究将考虑结合强化学习以实现更好的长期规划和决策能力。
尽管目前ReAct具有诸多优点，但它仍然需要进一步的改进和完善，特别是长期规划和决策能力方面。
文章预览
一句话总结 “ ReAct就是可以让LLMs像人类一样可以边推理边行动的一种动态推理模式，传统的推理和行动分离的模式会导致无法应对实时变化的环境，直接端到端的推理由于没有外界行动的反馈更容易造成错误决策，而使用ReAct可以及时得到行动反馈，做出稳健的决策。 摘要 与之前将LLM推理和行动两方面的能力作为单独的主题研究不同，本研究中探索了使用 LLM 以交替方式同时生成推理轨迹和特定于任务的动作，从而允许两者之间产生更大的协同作用：推理轨迹有助于模型推断、跟踪和更新动作计划以及处理异常情况，而动作则使它能够与知识库或环境等外部来源进行交互并收集额外信息。 在问答（HotpotQA）和事实验证（Fever）任务中，ReAct 通过与简单的维基百科 API 进行交互，克服了思维链推理中的普遍问题幻觉和错误传播，并生成比没有推理轨
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