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每一步推理过程中，都会详细记录，这也改善了大模型解决问题时的可解释性和可信度。 在推理阶段，模型对当前环境和状态进行观察，并生成推理轨迹，从而使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。 在行动阶段，模型会采取下一步的行动，如与外部源（如知识库或环境）进行交互并收集信息，或给出最终答案。 ReAct 框架的这些优点，使得它在未来的发展中具有巨大的潜力。
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