从ReAct的论文中（参考1），可以看到，单纯用COT，也会存在一些问题，靠COT也无法很好的回答问题，如下图所示：

从图中可见，虽然COT能给出推理过程，但最终结论也是错误的。

原因如下：

1. LLM本身不可能知道所有知识；
2. COT是黑盒的，因为模型使用自己的内部表征来产生思想，而不以外部世界为基础，这限制了它的反应性推理或更新知识的能力；
3. 需要多个假设或大量的来回交流互动，这种方式会消耗大量计算资源。

这可能导致诸如事实幻觉和推理过程中的错误传播等问题。所以作者测评后，给出的结论是“Hallucination is a serious problem for CoT”。

作者提出ReAct框架，来解决这些问题，ReAct的核心构成部分如下：

1. 思维链（Chain of Thought）：此组件负责将一个庞大且复杂的任务细分为多个逻辑上的思维步骤；
2. 推理（Reasoning）：该组件专注于对输入的数据进行深入分析并处理，从而制定出有效的决策方案；
3. 行动（Action）：此组件承担执行具体任务的角色，如进行搜索、运行代码或执行其他自定义的操作；
4. 观察（Observation）：该组件负责监控环境的变化并收集反馈数据，为后续的推理和行动提供必要的依据和参考。

参考

1. https://arxiv.org/pdf/2210.03629