ReAct架构设计模式是一种将语言模型与外部工具调用相结合的创新方法。它通过“Reasoning”（推理）和“Action”（行动）两个阶段来增强模型的决策能力。在推理阶段，模型分析问题并规划解决方案；在行动阶段，模型调用外部工具（如API）获取信息或执行操作。这种模式使语言模型能够更有效地处理复杂任务，如数据查询、文件操作等，同时保持逻辑清晰和可解释性。ReAct模式在提升模型性能和适应性方面具有显著优势，为人工智能应用开发提供了新的思路和方法。