ReAct 的 Prompt 通常包含以下几个关键部分:
a. 任务描述:明确告知模型它的角色和能力范围 b. 工具列表:列出所有可用工具的名称、功能描述和参数格式 c. 输出格式示例:通过 Few-shot 示例展示 Thought-Action-Observation 的标准格式 d. 终止条件:说明何时应该输出 Final Answer
示例的数量和质量直接影响 ReAct 的表现。对于知识密集型任务,建议使用密集的 Thought 示例(每步都有详细推理);对于决策类任务,稀疏示例(仅在关键节点有 Thought)往往效果更好。原论文表明,1-6 个精心设计的示例就足以让模型掌握 ReAct 范式。
在生产环境中,建议使用结构化输出格式(如 JSON Schema 或 Function Calling 模式)来确保 Action 的可解析性。这可以有效避免模型输出格式不规范导致的解析失败问题。