ReAct（推理＋行動）
又稱：ReAct 模式 · Reason and Act · 推理與行動 · thought action observation
讓模型在每次動手前先用文字講出想法（Thought），再提出動作（Action），拿到觀察結果（Observation）後進入下一輪。
你會在什麼時候遇到它
打開任何一個 Agent 的執行紀錄，你看到的就是這個格式。不認識它，你分不清哪段是模型的推理、哪段是程式塞回來的真實結果；更糟的是，你可能把那段流暢的「思考」當成它真實的決策過程 —— 它只是讀起來合理的文字，不是日誌。
打個比方
像實習生邊做邊報告：「我打算先查 A，因為 B」（想法）→ 真的去查（動作）→「查到的結果是 C」（觀察）→ 決定下一步。口頭報告讓你跟得上他，但你得記住：他說的是「聽起來的理由」，不一定是讓他真正這麼做的原因。
最小範例
Thought: 用戶要比較兩份合約的違約金條款，我先讀第一份
Action: read_file("contract_a.txt")
Observation: （程式回傳的檔案內容……）
Thought: 第 8 條講到違約金；接著讀第二份來對照
Action: read_file("contract_b.txt")注意 Thought 是模型生成的文字，Observation 是程式塞回來的真實結果 —— 兩者的可信度完全不同。觀察可能來自錯誤的來源，但想法永遠只是「說法」。
最常搞錯的地方
- 把 Thought 當成模型真實的內部過程。那是生成出來的、事後看來合理的敘述；模型沒有能力、也沒有義務保證它忠實記錄了自己為什麼這樣做。
- 以為寫了 Thought，動作就一定照著走。下一步可以和剛才的推理毫無關係，尤其在長上下文裡。要防這個，靠外部檢查，不是靠格式。