ReAct: рассуждение и действия с инструментами
Изучите шаблон ReAct, в котором модель чередует шаги рассуждения с действиями инструментов, чтобы решать задачи, на которые не может ответить, опираясь только на память.
«ReAct: рассуждение и действия с инструментами» — бесплатный урок Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
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.
Изучай Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 12
- Уроки
- 48
Часто задаваемые вопросы
Урок «ReAct: рассуждение и действия с инструментами» бесплатный?
Да — полный текст урока «ReAct: рассуждение и действия с инструментами» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «ReAct: рассуждение и действия с инструментами»?
Изучите шаблон ReAct, в котором модель чередует шаги рассуждения с действиями инструментов, чтобы решать задачи, на которые не может ответить, опираясь только на память. Ты практикуешь Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers?
Предыдущий опыт не требуется. Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.
Сколько времени занимает урок «ReAct: рассуждение и действия с инструментами»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers?
Да. Каждый урок Prompt Engineering & LLM Optimization for Developers включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Составление промптов с пошаговым рассуждением
- Самосогласованность и генерируемые знания
- Деревья рассуждений и графовые промпты
- ReAct: рассуждение и действия с инструментами