ReAct: шаблон «рассуждение + действие»
Мысль -> Действие -> Наблюдение -> Мысль ... — цикл, лежащий в основе большинства современных многошаговых агентов.
«ReAct: шаблон «рассуждение + действие»» — бесплатный урок AI Agents на CoddyKit. Это урок 1 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 AI Agents, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
Что такое ReAct
ReAct расшифровывается как Reason + Act — «рассуждение + действие». Это классический шаблон для многошаговых агентов на основе LLM, опубликованный Яо и соавторами в 2022 году и до сих пор лежащий в основе большинства современных агентов.
Цикл
На каждом шаге агент выдаёт три элемента:
- Рассуждение — что сделать дальше, на естественном языке
- Действие — какой инструмент вызвать и с какими аргументами
- Наблюдение — результат работы инструмента, переданный обратно
Повторяйте цикл, пока агент не выдаст итоговый ответ.
A Concrete ReAct Trace
User: Who won the 2024 US presidential election?
Thought: I do not know off the top of my head. I should search.
Action: search('2024 US presidential election winner')
Observation: Donald Trump defeated Kamala Harris.
Thought: I have the answer.
Final Answer: Donald Trump won the 2024 US presidential election.Почему это работает
Этап «Рассуждение» позволяет модели изложить ход мыслей перед выбором действия. Это применение цепочки рассуждений к агентам.
Без этапа рассуждения модель часто выбирает неподходящие инструменты или неверные аргументы.
В современных реализациях ReAct используется вызов функций
В старых реализациях ReAct строки действий извлекались из обычного текста. В современных реализациях используется API вызова функций:
- Инструменты описываются схемами JSON
- Модель возвращает вызовы инструментов вместо текстовых строк действий
- Модель обрабатывает ошибки, когда результаты добавляются обратно
Варианты ReAct
- Планирование и выполнение — сначала создаётся полный план, затем он выполняется
- Рефлексия — агент критикует себя после каждого шага
- Дерево мыслей — исследуются несколько ветвей рассуждений
Когда ReAct особенно эффективен
- Задачи с исследовательскими этапами (поиск информации, отладка)
- Задачи, в которых следующее действие зависит от предыдущего результата
- Задачи, план которых невозможно заранее определить
Когда ReAct работает хуже
- Фиксированные конвейеры (перевод, классификация) — избыточно
- Очень длинные задачи — планирование и выполнение подходит лучше
- Циклы управления в реальном времени — слишком медленно
Распространённые причины сбоев
- Циклы, в которых агент многократно вызывает один и тот же инструмент
- Преждевременный итоговый ответ при недостатке информации
- Путаница при сбоях инструментов
- Превышение бюджета токенов из-за слишком многословных рассуждений
ReAct + саморефлексия
После итогового ответа спросите агента: «Правильно ли это? Можно ли сделать лучше?» Во многих реализациях этот этап рефлексии добавляют для повышения качества.
Фреймворки, реализующие ReAct
- LangChain create_react_agent
- LlamaIndex ReActAgent
- AutoGen UserProxyAgent + AssistantAgent
- Самостоятельная реализация — проще, чем кажется
Профиль затрат
ReAct добавляет в 2–3 раза больше вызовов LLM по сравнению с одним вызовом. Каждое рассуждение — это вызов LLM, а наблюдения добавляют токены. Ограничивайте число шагов и задавайте лимиты токенов для каждого шага.
Три этапа
Какие три компонента входят в один шаг ReAct?
Повторение
ReAct — основа многошаговых агентов. Освойте этот цикл — и Вы сможете создавать агентов, использующих любые инструменты.
Часто задаваемые вопросы
Урок «ReAct: шаблон «рассуждение + действие»» бесплатный?
Да — полный текст урока «ReAct: шаблон «рассуждение + действие»» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «ReAct: шаблон «рассуждение + действие»»?
Мысль -> Действие -> Наблюдение -> Мысль ... — цикл, лежащий в основе большинства современных многошаговых агентов. Ты практикуешь AI Agents 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 AI Agents?
Предыдущий опыт не требуется. AI Agents 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 1 из 4.
Сколько времени занимает урок «ReAct: шаблон «рассуждение + действие»»?
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 AI Agents?
Да. Каждый урок AI Agents 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
- ReAct: шаблон «рассуждение + действие»
- Реализация ReAct с нуля
- Распространённые наборы инструментов (веб, калькулятор, RAG)
- Обнаружение ошибок инструментов и восстановление