多智能体(Multi-agent)策略模式：思维链CoT和ReAct

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/704523060

🎯 一句话记住

• CoT：像“考试时在草稿纸上写完所有步骤，再抄答案”。
• ReAct：像“玩密室逃脱，每开一个箱子就去找下一个线索”。

用小学生能听懂的话 + 两个小故事，把 CoT（思维链） 和 ReAct（行动-思考交替） 的区别讲清楚。

🧠 先记住两个关键词

• CoT：像“在心里自言自语”，把推理过程一口气说完。
• ReAct：像“边做边说”，先动手做一步，再思考下一步，再动手……

🌰 故事 1：CoT——小明做数学题

题目：小明有 5 颗糖，妈妈又给他 3 颗，他吃掉 2 颗，还剩几颗？

小明心里的小剧场（CoT）
“我先数原来的 5 颗，加上 3 颗就是 5 + 3 = 8 颗。再吃掉 2 颗，8 - 2 = 6 颗。所以还剩 6 颗！”
→ 一口气把推理全说完，再给出答案。
这就是 CoT：先完整思考，再回答。

🌰 故事 2：ReAct——小红拼乐高

任务：拼一辆乐高小车，但说明书丢了。

小红边做边说（ReAct）

1. 行动：先拿起轮子装上去。
   → 思考：咦，车身还没装，轮子会晃！
2. 行动：拆掉轮子，先拼底座。
   → 思考：底座好了，轮子应该装这里。
3. 行动：把轮子对准卡扣按进去。
   → 思考：现在装方向盘，车就能开了！
   → 每一步先做再想，再做再想……
   这就是 ReAct：行动和思考交替进行。

📝 小学生总结表

下面用最少的代码，把 CoT（思维链） 和 ReAct（行动-思考交替） 各写一个可运行的小例子，全部用小学生也能看懂的“加减法”场景。

① CoT（思维链）

一口气把推理过程打印完，再给答案。

def solve_by_cot(a, b, c):
    # 1. 先把整个思考过程说完
    print(f"1. 原来有 {a} 颗糖")
    print(f"2. 妈妈又给 {b} 颗，一共 {a + b} 颗")
    print(f"3. 吃掉 {c} 颗，还剩 {a + b - c} 颗")
    # 2. 最后给出答案
    return a + b - c

print("CoT 答案：", solve_by_cot(5, 3, 2))

运行结果

1. 原来有 5 颗糖
2. 妈妈又给 3 颗，一共 8 颗
3. 吃掉 2 颗，还剩 6 颗
CoT 答案： 6

② ReAct（行动-思考交替）

每做一步就停下来“想一想”，再继续下一步。

def solve_by_react(a, b, c):
    total = a
    print(f"行动：数出 {a} 颗糖")
    
    total += b
    print(f"思考：妈妈又给 {b} 颗，现在应该有 {total} 颗")
    
    total -= c
    print(f"行动：吃掉 {c} 颗")
    print(f"思考：所以最后还剩 {total} 颗")
    
    return total

print("ReAct 答案：", solve_by_react(5, 3, 2))

运行结果

行动：数出 5 颗糖
思考：妈妈又给 3 颗，现在应该有 8 颗
行动：吃掉 2 颗
思考：所以最后还剩 6 颗
ReAct 答案： 6

🎯 一句话总结代码差异

• CoT：先 print 完所有思考，最后 return 结果。
• ReAct：每做一次运算就 print，边算边说。