ReAct (Reason+Act) 框架是一种构建系统的方法，它将逻辑推理与可操作步骤相结合，特别适用于多步检索任务。在检索增强生成 (RAG) 的背景下，ReAct 使类似代理的系统能够将复杂查询分解为更小的步骤，逐步检索相关信息，并利用中间结果指导后续操作。例如，如果用户询问“我如何诊断并修复服务器宕机问题？”，基于 ReAct 的代理可能会首先推理出需要检查错误日志，然后检索有关常见服务器错误的文档，最后根据检索到的数据交叉引用解决方案。与基础 RAG 不同的是，基础 RAG 可能只检索一组文档并一次性生成答案，而 ReAct 会在推理（例如，规划下一步行动）和行动（例如，查询数据库或 API）之间迭代，直到得出结论。
要确定 ReAct 驱动的 RAG 系统是否执行了有效的推理步骤，开发人员应分析系统的中间输出和决策逻辑。例如，如果代理正在回答一个医学问题，比如“发烧和关节疼痛的原因是什么，如何治疗？”，预期的步骤可能包括检索症状、可能的病症（例如，类风湿关节炎），然后是治疗方法。开发人员可以通过记录系统内部状态来检测问题——例如它生成的子问题、查询的来源以及如何组合结果。可以评估诸如检索精确度（例如，获取的文档是否与当前子任务直接相关）和推理链的连贯性（例如，步骤之间的逻辑流程）等指标。使用预定义的多步查询和预期中间输出（例如，“步骤 1：检索发烧和关节疼痛的常见原因”）进行自动化测试有助于验证流程。人工审阅者也可以手动检查轨迹，以识别差距，例如跳过关键的检索步骤或对信息优先级判断错误。
实际工具和示例进一步辅助验证。例如，开发人员可以使用调试模式可视化代理的思维过程，例如查看它首先搜索“服务器错误代码”，然后使用这些代码查找缓解策略。LangChain 等框架或自定义日志记录可以捕获这些步骤。在故障排除场景中，如果代理在检查服务器日志之前检索了网络延迟指标，而日志才是根本原因，那么这个失误表明推理存在缺陷。模拟部分故障（例如，不完整的检索结果）的单元测试也可以对系统的适应能力进行压力测试。通过结合结构化评估指标、透明的日志记录和基于场景的测试，开发人员可以系统地验证代理的推理是否符合问题要求。
