在人工智能领域，强化学习（RL）作为解决决策问题的核心工具，长期面临着一个棘手挑战：复杂任务中的推理和行动脱节。传统RL方法依赖于试错机制，但面对高维状态空间、动态环境变化和多步决策链时，往往陷入效率低下、泛化能力不足的困境。例如，在机器人导航或策略游戏中，代理容易因推理缺失而做出次优决策，导致收敛
标签： 复杂决策
突破决策瓶颈！ReAct模式：让AI在复杂任务中实现推理与行动的完美协同
在强化学习领域，复杂决策任务长期面临三大核心挑战：环境动态性导致的策略滞后、稀疏奖励引发的探索效率低下，以及多阶段任务中的长程依赖问题。传统强化学习方法（如DQN、PPO等）在处理这类问题时往往陷入“行动-反馈”的单一循环，缺乏对决策过程的深度推理能力。本文提出的ReAct（Reasoning-Ac