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ReAct框架结合推理和行动，允许大模型生成推理跟踪和特定任务的操作。研究表明，ReAct在语言和决策任务上优于多种基线，提升了人类可解释性和信任度。ReAct在知识密集型任务和决策任务中表现良好，尤其在处理复杂环境时，能够有效地进行推理和行动。尽管ReAct在某些任务上表现优于CoT，但仍需改进以应对信息检索的依赖性和灵活性问题。

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