想让你用的 AI 模型不只是自言自语，还能查资料、算数、自我纠错？这就是 ReAct（一种让模型交替进行推理和行动的提示方法）要做的事。本文带你从零开始，装好环境、跑通第一个 ReAct 示例。

准备环境

你需要 Python 3.8 以上版本，以及一个能调用大模型的 API（比如 OpenAI 的 API）。如果还没装 Python，去 python.org（Python 官方下载站）下载安装包，安装时勾选“Add Python to PATH”。

• 检查 Python 版本：打开终端（Windows 是命令提示符），输入 python --version，确认显示 3.8+。
• 安装 pip（Python 的包管理器）：一般随 Python 自带，输入 pip --version 验证。

安装必要库

我们需要一个能执行 ReAct 流程的库，比如 LangChain（一个帮你组合 AI 模型和工具的框架）。

1. 打开终端，运行 pip install langchain openai。
2. 如果你要用本地模型，可以装 pip install huggingface-hub，不过本文以 OpenAI 为例。
3. 设置 API 密钥：在终端输入 export OPENAI_API_KEY='你的密钥'（Windows 用 set 代替 export）。

编写第一个 ReAct 程序

新建一个 Python 文件，比如 react_demo.py，复制以下代码：

from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, AgentType
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("2024年美国总统是谁？他当时的年龄是多少？")

运行：python react_demo.py。你会看到模型先思考需要什么信息，然后搜索，再计算年龄，最后给出答案。

验证是否成功

如果输出类似以下内容，说明你成功了：

• Thought: 我需要搜索2024年美国总统的信息。
• Action: Search
• Observation: Joe Biden
• Thought: 我需要计算他的年龄。
• Action: Calculator
• Observation: 81
• Final Answer: 2024年美国总统是乔·拜登，当时81岁。

常见坑：如果报错 ModuleNotFoundError，说明库没装全，重新运行 pip install langchain openai。如果 API 密钥无效，检查是否设置正确。

下一步可以做什么

试试改问题，比如“巴黎到伦敦的距离是多少？开车需要多久？”模型会自动调用搜索和计算工具。你也可以添加更多工具，比如 Wikipedia 搜索，让模型更强大。