Agentic AI 是如何工作的？其推理-行动循环怎样运转？

Agentic AI 的核心运行机制是一个不断迭代的"推理—行动—观察"闭环，通常被称为 ReAct 循环，由 2022 年提出的 Reasoning + Acting 框架形式化。与传统模型一次性生成结果不同，智能体在这个循环中反复决策，直到目标达成、陷入阻塞或需要人工介入。

1. 决策（Decide）

• 智能体读取当前目标与所处状态，结合已有记忆，判断下一步应采取的动作
• 可选动作包括检索信息、编写代码、调用 API、向用户提问或停止执行
• 决策由作为"大脑"的大语言模型完成，输出结构化的下一步指令

2. 行动（Act）

• 通过工具层执行具体动作，如发起 HTTP 请求、编辑文件、运行命令、导航浏览器、调用函数
• 工具是智能体与真实世界交互的"手脚"，决定了它能完成哪些实际操作
• 一次行动通常对应一个可观测的外部结果

3. 观察与调整（Observe）

• 智能体读取行动返回的结果，更新记忆，检测是否出现错误
• 根据结果判断是继续、重试、改变策略还是结束任务
• 若目标未达成，循环回到决策阶段，继续下一轮迭代