AI编程助手常因自我评估机制不可靠而提前退出，导致任务未真正完成。Ralph Loop通过反复输入同一提示，让AI持续迭代直至任务完成，依赖外部状态形成自我参照的反馈循环。核心在于明确任务完成条件、Stop Hook阻止提前退出、max-iterations防止无限循环。适用于可验证任务，如测试迁移、代码重构等。

ReAct范式通过"推理-行动-观察"闭环，让大模型像人类一样拆解复杂任务。它要求模型先思考再行动，用外部工具获取实时数据，避免"一本正经胡说八道"。这种架构既能处理航班查询等实际问题，又让决策过程透明可追溯。相比传统方法，ReAct在事实核查、智能规划等场景表现更优，是迈向实用AI的关键一步。

这篇教程教你用Java打造一个极简ReAct Agent，通过200行代码拆解"思考-行动-观察"的循环机制。以补货审批场景为例，演示Agent如何解析用户需求、调用工具链并动态响应，两次对话触发4次大模型调用的过程尤为精彩。核心在于用代码实现ReAct的决策闭环，适合开发者动手实践AI决策逻辑的底层原理。