🤔 What’s the ReAct Design Pattern?
ReAct (Reason + Act) — инженерный шаблон для агентов на базе LLM, который чередует рассуждения (Thought/Reason) и действия (Act). Цикл выглядит так:
1. Thought — модель формулирует, о чём подумать или что сделать.
2. Action (tool, args) — вызывает внешний инструмент (поиск, код, API).
3. Observation — получает результат и оценивает, что делать дальше.
Повторяет шаги 1–3, пока не сможет выдать финальный результат.
Родственные подходы
➾ Chain-of-Thought — только размышления.
➾ Plan-and-Execute — сначала полный план, потом исполнение.
➾ Toolformer — модель учится вставлять вызовы самостоятельно.
ReAct занимает середину — «сначала подумай, потом сделай».
Ограничения
• Задержка: каждый цикл — новый вызов модели.
• Стоимость токенов и API-запросов.
• Хрупкость к нарушению формата.
• Риск зацикливания без глобального плана.
Подробный обзор этого шаблона.
#patterns #agents #хозяйке_на_заметку
ReAct (Reason + Act) — инженерный шаблон для агентов на базе LLM, который чередует рассуждения (Thought/Reason) и действия (Act). Цикл выглядит так:
1. Thought — модель формулирует, о чём подумать или что сделать.
2. Action (tool, args) — вызывает внешний инструмент (поиск, код, API).
3. Observation — получает результат и оценивает, что делать дальше.
Повторяет шаги 1–3, пока не сможет выдать финальный результат.
Родственные подходы
➾ Chain-of-Thought — только размышления.
➾ Plan-and-Execute — сначала полный план, потом исполнение.
➾ Toolformer — модель учится вставлять вызовы самостоятельно.
ReAct занимает середину — «сначала подумай, потом сделай».
Ограничения
• Задержка: каждый цикл — новый вызов модели.
• Стоимость токенов и API-запросов.
• Хрупкость к нарушению формата.
• Риск зацикливания без глобального плана.
Подробный обзор этого шаблона.
#patterns #agents #хозяйке_на_заметку
⚡1