ReAct: ragionamento e azione con gli strumenti
Impari il pattern ReAct, in cui il modello alterna passaggi di ragionamento e azioni con gli strumenti per risolvere attività a cui non può rispondere basandosi solo sulla memoria.
ReAct: ragionamento e azione con gli strumenti è una lezione Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 4 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
When Thinking Is Not Enough
Chain-of-thought helps a model reason, but reasoning alone cannot fetch live data or run code. The ReAct pattern combines Reasoning with Acting so the model can use tools mid-task.
The ReAct Loop
ReAct alternates three roles in a loop:
- Thought: reason about what to do next.
- Action: call a tool with an input.
- Observation: read the tool's result.
Repeat until the answer is ready.
A ReAct Trace
A typical trace looks like this. The model emits a thought, an action, then waits for an observation injected back into the prompt.
Thought: I need today's weather in Paris.
Action: get_weather("Paris")
Observation: 18C, light rain
Thought: I can now answer.
Answer: It is 18C with light rain in Paris.Defining the Tools
You describe the available tools in the prompt: their names, what they do, and the input format. The model picks among them.
Tools:
- search(query): web search
- calc(expr): evaluate math
- get_weather(city): current weatherStopping at the Action
In practice your code stops generation when it sees an Action, executes the real tool, then appends the Observation and resumes the model. The model never invents tool results itself.
Why It Reduces Hallucination
Because the model grounds each step in real observations, ReAct cuts hallucination on factual or computational tasks. The reasoning explains why each tool was called, aiding debugging.
Multi-Step Problems
ReAct shines on tasks needing several lookups: find a company, then its founder, then that person's birth year. Each step's observation feeds the next thought.
Limiting the Loop
Always cap the number of iterations. Without a limit, a confused model can loop forever calling tools. Add a max-step budget and a fallback answer.
for step in range(MAX_STEPS):
out = model(prompt)
if is_answer(out): break
obs = run_tool(parse_action(out))
prompt += observation(obs)Handling Tool Errors
Tools fail: timeouts, bad inputs, empty results. Feed the error back as an observation so the model can retry differently rather than crashing the loop.
Observation: ERROR: city not found.
Thought: I should try the full country name.ReAct vs Plain Chain-of-Thought
- CoT: reasons internally, no external data.
- ReAct: reasons AND acts on the world via tools.
Use ReAct whenever the answer depends on information the model cannot already know.
Foundation for Agents
ReAct is the backbone of modern LLM agents. Frameworks like LangChain implement this thought-action-observation loop under the hood to build autonomous tool-using assistants.
Quick Check
Test your understanding of ReAct.
Recap
ReAct interleaves Thought, Action, and Observation so the model reasons and uses real tools. It grounds answers, reduces hallucination, needs a step limit and error handling, and underpins modern LLM agents.
Impara Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers con un tutor IA — gratis
Scrivi ed esegui vero codice nel tuo browser, ricevi aiuto istantaneo da un tutor IA disponibile 24/7, e riprendi da dove hai lasciato sul web o nell'app.
- Corsi
- 12
- Lezioni
- 48
Domande Frequenti
La lezione «ReAct: ragionamento e azione con gli strumenti» è gratuita?
Sì — il testo completo di «ReAct: ragionamento e azione con gli strumenti» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers, passa a CoddyKit PRO. Il corso Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «ReAct: ragionamento e azione con gli strumenti»?
Impari il pattern ReAct, in cui il modello alterna passaggi di ragionamento e azioni con gli strumenti per risolvere attività a cui non può rispondere basandosi solo sulla memoria. Eserciti Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 4 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «ReAct: ragionamento e azione con gli strumenti»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers?
Sì. Ogni lezione Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Prompting chain-of-thought
- Auto-coerenza e conoscenza generata
- Prompt tree-of-thought e a grafo
- ReAct: ragionamento e azione con gli strumenti