Вътре в дизайна на ReAct: Как съвременният AI мисли и действа

Още една седмица, друга AI тенденция осветява времевата линия. Този път, това е ReAct (nope, а не JavaScript, който вече знаете и обичате).Разсъждение + ДействиеМодел, който прави сериозен шум в света на AI агентите.

Първоначално въведена през 2022 г. (което е практически древно в годините на ИИ), моделът ReAct изведнъж е навсякъде - и по добра причина ... Следвайте, докато разпаковаме какво е, как работи и как да го приложите в собствения си агентски работен поток.

Страхувате се от AI вълната? Nah. Време е да действате отново!

Какво представлява ReAct Design Pattern?

Може би си мислиш, “Уг... друга статия на React през 2025 г.?Не сме ли говорили за това от... десетилетие?„Или може би“Разбира се, аз знам React дизайнерски модели!”

Вдигнете се!We're talking about a different kind of ReAct here!

в света на човека,Реакция- която идва от "Разсъждение" + "Действие" - е модел на проектиране, където LLM съчетават разсъждение и действие, за да решат сложни задачи по-ефективно или да произвеждат по-адаптивни и точни резултати.

Нека го разчупим с вкусна аналогия!

Ако просто кажете „направете сандвич“, една основна AI система може да поиска от LLM инструкции и да върне статична рецепта.

Но аReAct-powered agentНа първо място, това е съвсем различна игра.reasons„Очаквайте – какъв сандвич? имам ли съставките? къде е хлябът?”acts: отваря хладилника, взема това, от което се нуждае, филийки, купчини и voilà — BLT завършен!

Така ReAct не само отговаря.мислите и плановете,иИзвършва сеСтъпка - Стъпка - Стъпка

Този модел е въведен за първи път в статията от 2022 г. "ReAct: Синергизиране на разсъжденията и действията в езикови моделиИ той се разраства през 2025 г. като гръбнак на съвременните агенти AI и агенти, базирани на агенти RAG.

Сега, как е възможно това и как този дизайн модел всъщност работи?

ReAct Origins: Как хартия от 2022 г. предизвика революция в AI работния поток

В края на 2022 г. вReAct: Синергизиране на разсъжденията и действията в езикови моделиКнигата е построена върху тази идея:

"Уменията на [LLMs] за разсъждение (напр. верижна мисъл) и действие (напр. генериране на план за действие) са проучени предимно като отделни теми. [Тук, ние] изследваме използването на LLMs за генериране както на разсъждения, така и на специфични за задачата действия по взаимно свързан начин..."

"Уменията на [LLMs] за разсъждение (напр. верижна мисъл) и действие (напр. генериране на план за действие) са проучени предимно като отделни теми. [Тук, ние] изследваме използването на LLMs за генериране както на разсъждения, така и на специфични за задачата действия по взаимно свързан начин..."

С други думи: + = 💥.

По това време LLMs са били предимно мозъчни асистенти – генериране на текст, отговаряне на въпроси, писане на код.СмянатаДо края на 2022 г. (да, точно когато ChatGPT стартира на 30 ноември), разработчиците започнаха да свързват LLMs в реални софтуерни работни потоци.

Бързо напред към днес: Добре дошли вВъзрастта на агентитеАвтономни системи, които разсъждават, предприемат действия, се самокоригират и правят нещата.

В тази новаЕпохата на „агенцията“, образецът на ReAct - веднъж просто чиста академична идея - сега е един отНай-разпространените архитектуриДори IBM споменава ReAct като основен градивен елемент за агентни RAG работни потоци:

Добре, така че ReAct идва от миналото... но тя оформя бъдещето.

Now hop in the DeLorean (88 MPH, baby! ⚡)—we’re heading back to the future to see how this pattern works in practice, and how to implement it.

React приложена към съвременните агентични AI работни потоци

Помислете за реакцията катоMacGyver от AI

Вместо просто да изплюете отговор като вашия типичен LLM, системите ReActМислете,Акти след товаПомислете отновоТова не е магия - това е, когато верижното мислене се среща с действията в реалния свят.

По-специално, агентът ReAct се основава наThink 🤔 → Act 🛠️ → Observe 🔍 → Repeat 🔁от loop:

1. Разсъждение (мисли 🤔): Започнете с предупреждение като „Планирайте уикенд пътуване до Ню Йорк.“ Агентът генерира мисли: „Имам нужда от полети, хотел и списък с атракции.“
2. Избор на действие (Акт ️): Въз основа на своето разсъждение, агентът избира инструмент (например чрез MCP интеграция) – да речем, API за търсене на полети – и го изпълнява.
3. Наблюдение (Наблюдение ): Инструментът връща данни (например опции за полет). Това се подава обратно към агента, който го включва в следващата стъпка на разсъждение.

Loop (Repeat 🔁)Агентът използва нови мисли, за да избере друг инструмент (например, търсене на хотел), получава повече данни, актуализира своето мислене – всичко в най-високо ниво.

Можете да си представите, че мисленето за "докато не е направено" верига. при всяка итерация агентът:

• Създава се нова стъпка на разсъждение.
• Изберете най-подходящия инструмент за задачата.
• Извършва се действието.
• Разделяне на резултата.
• Проверете дали целта е изпълнена.

Този цикъл продължава, докато се постигне окончателен отговор или състояние на целта.

Как да приложите ReAct

Искате ли да въведете ReAct в действие с агенти от реалния свят?

Спектакълът започва сOrchestrator Agent( отCrewAI или подобна рамкаТози агент на най-високо ниво, задвижван от вашия LLM по ваш избор, делегира първоначалното искане на посветенРазумният агент.

наReasoning AgentВместо да бързаме,счупи надолуОригиналната покана в точен списък от действия или под-задачи.Това е мозъкът, внимателно планиране на стратегията.

След това тези задачи се прехвърлят наActing AgentТози агент е вашият инструментариум, интегриран директно с MCP сървър (за достъп до външни данни или инструменти като уеб изтривачи или бази данни) или за комуникация сДруги специализирани агенти чрез протоколи A2AЗадачата е всъщност даизпълнениена необходимите действия.

Резултатите от тези действия не се игнорират, те се хранят сObserving AgentТози агент проверява резултата, като решава дали задачата е завършена и задоволителна, или ако са необходими повече стъпки.

Този непрекъснатReasoning -> Acting -> ObservingЦикълът продължава доАгент за наблюдениеобявява резултата за "готов", като изпраща окончателния изход обратно доАгент оркестъркойто след това го предава на разследващия.

Както можете да видите, най-лесният начин да доведете ReAct до живот е с мулти-агентна настройка!можеизвадете го с един, прост, мини агент, също. просто проверете примера във видеото по-долу:

ReAct срещу “редовни” AI работни потоци

Core Process

Директно генериране; Single inference pass

Iterative "Разсъждение + Действие" loop; стъпка по стъпка мислене и изпълнение

External interaction

Може да се ограничи до използването на външни инструменти

Активно използване на инструменти

Adaptability

По-малко адаптивни; разчита на данни за обучение.

Високо приспособима; усъвършенства стратегията въз основа на обратна връзка в реално време.

Problem solving

Най-доброто за прости, еднопосочни задачи.

Отличава се със сложни, многоетапни проблеми, изискващи външна информация и динамични решения

Feedback Loop

Обикновено няма изрична обратна връзка за самокорекция

Експлицитна обратна връзка в реално време за усъвършенстване на разсъжденията и коригиране на действията

Transparency

Често черна кутия; трудно да се проследи логиката.

Висока видимост; експлицитни вериги на мисълта и последователни действия показват разсъждения и резултати на всяка стъпка

Use case fit

Прости Q&A, генериране на съдържание

Комплексни задачи: планиране на пътувания, изследвания, работни потоци с множество инструменти

Implementation

Просто; изисква AI чат интеграции

Комплексна; изисква логика на веригата, интеграция на инструменти и може да включва мулти-агентна архитектура

Прос и минуси

👍 Super accurate and adaptableМисли, действа, учи и коригира хода на полета.👍 Handles gnarly problemsОтличен при сложни, многоетапни задачи, изискващи външна информация👍 External tool powerИнтегрира с полезни инструменти и външни източници на данни.👍 Transparent and debuggableГледайте всяка мисъл и действие, правейки дебюта на вятъра.

👎 Increased complexityПовече движещи се части означава повече за проектиране и управление.👎 Higher latency and callsИтеративните кръгове, външните повиквания и оркестрацията могат да направят общите такси по-високи и отговорите по-бавни (това е цената за плащане за по-голяма мощност и точност).

Какво ви трябва, за да овладеете ReAct

Нека бъдем реални – без правилните инструменти агентът на ReAct не е много по-мощен от всеки друг работен поток на изкуствения интелект.

В Bright Data видяхме болката от свързването на АИ агенти към смислени инструменти. Така че, ние изградихме цяла инфраструктура, за да поправим това.

• Пакети от данни: Кюрирани, в реално време, готови за AI набори от данни, идеални за работните потоци на RAG.
• MCP сървъри: AI-готови сървъри, заредени с инструменти за анализиране на данни, контрол на браузъра, форматиране и др.
• SERP API: Търсете API вашите LLMs могат да се възползват за свежи, точни уеб резултати - построени за RAG тръбопроводи.
• Агент браузъри: AI-контролируеми браузъри, които могат да изстъргват мрежата, да избягват IP забрани, да решават CAPTCHAs и да продължават. ️

...И този набор от инструменти непрекъснато се разширява.

➡️Take a look at what Инфраструктура на AI & BI на Bright Data can unlock for your next-gen agents.

[Екстра] The ReAct Cheat Sheet

Има много шум (и объркване) около термина "ReAct" - особено след като няколко отбора го използват в различни контексти.

Така че, ето един безшумен глагол, който ще ви помогне да запазите всичко правилно:

• "ReAct дизайн модел": AI модел, който съчетава разсъждения и действия.Агентът първо мисли (като разсъждение с верига от мисли), след това действа (като извършване на уеб търсене) и накрая дава изискан отговор.
• „ReAct prompting“: Техника за интелигентно инженерство, която подтиква LLM да показват своя процес на разсъждение стъпка по стъпка и да предприемат действия в средата на мисълта. Тя е предназначена да направи отговорите по-точни, прозрачни и по-малко халюцинационни. Научете повече за ReAct prompting.
• „ReAct agentic pattern“: Просто друго име за „ReAct design pattern“.
• "Агент на ReAct": Всеки агент на AI, който следва ReAct цикъла.Той разсъждава за задачата, изпълнява действия въз основа на това разсъждение (като обаждане на инструмент) и връща отговора.
• „ReAct Agent Framework“: Архитектурата (или библиотеката), която трябва да използвате за изграждане на агенти в стила на ReAct.

Заключителни мисли

Сега знаете какво означава ReAct в областта на AI – особено когато става въпрос за агенти на AI. Видяхте откъде идва този модел на дизайн, какво носи на масата и как да го приложите, за да увеличите вашите агентни работни потоци.

Както изследвахме, въвеждането на тези работни потоци от следващо поколение става по-лесно, когато имате правилната инфраструктура за ИИ и верига от инструменти, за да подкрепите вашите агенти.

В Bright Data нашата мисия е проста: да направим AI по-използваем, по-мощен и по-достъпен за всеки, навсякъде. до следващия път – останете любопитни, останете смели и продължете да изграждате бъдещето на AI.