03｜慢思考与自省：在 ReAct 循环中剥离独立的 Thinking 阶段
Tony Bai
你好，我是 Tony Bai。欢迎来到《从 0 开始构建 Agent Harness》专栏的第三讲。
在上一讲中，我们从学术界的 ReAct 论文出发，用 Go 语言手写了 go-tiny-claw 的心脏——Main Loop。我们成功地让一个“假肢”模型在“思考 - 行动 - 观察”的无尽循环中跑了起来。
看似我们已经掌握了智能体运行的终极密码。但是，如果现在就把真实的前沿大模型（如 Claude 4.x 或 GPT-5.x）接入这个基础循环，并且给它挂载上能够修改本地代码的 edit 和 bash 工具，你会遭遇一个极其普遍但又令人抓狂的现象：大模型变得极其“冲动”。
当你给它一个复杂的任务：“帮我分析整个订单模块的并发逻辑，并重构它”时。它可能连其他文件都没看，瞬间就发出了一个 edit 工具的调用请求，去盲目修改它看到的第一个文件。
为什么会这样？在这一讲中，我们将深入探讨大模型在面对工具时的“认知陷阱”，并学习顶级驾驭工程（Harness Engineering）是如何通过在底层架构上强制剥离出一个独立的 Thinking（慢思考）阶段，来让 Agent 从“莽夫”蜕变为“架构师”的。
大模型的“快思考”与“慢思考”
诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中提出，人类的大脑包含两套系统：
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