正确答案是A: 推理和行动。

ReAct Prompting 框架结合了推理和行动两个组件以增强大型语言模型（LLMs）的性能。以下是对这两个组件的专业分析：

1. **推理（Reasoning）**：
- 推理部分涉及模型在面对复杂问题时进行思考和逻辑推理的能力。通过推理，模型可以逐步分析问题，分解复杂任务，并形成解决方案的思路。
- 推理帮助模型在处理不确定性和多步骤问题时更加准确和有效。

2. **行动（Action）**：
- 行动部分指的是模型在推理之后采取具体步骤或执行特定操作的能力。行动可以包括查询数据库、调用API、执行计算等。
- 行动使模型不仅仅停留在理论推理层面，而是能够实际完成任务，提供有用的结果。

结合这两个组件，ReAct Prompting 框架使得LLMs不仅能够进行深度思考和逻辑分析，同时还能执行具体操作，从而显著提升其在复杂任务中的表现。