247 aflæsninger

Inden for ReAct Design Pattern: Hvordan moderne AI tænker og handler

ved Bright Data8m2025/06/17
Read on Terminal Reader

For langt; At læse

ReAct (Reasoning + Acting) er AI-designmønsteret, der gør agenter smartere. Det er en loop, hvor LLM'er tænker trin for trin, handler ved hjælp af eksterne værktøjer og observerer resultater for at forfine deres tilgang. Dette gør grundlæggende AI til adaptable, gennemsigtige problemløsere til komplekse opgaver, der skubber ud over enkle chatbots til ægte intelligente agentarbejdsprocesser!
featured image - Inden for ReAct Design Pattern: Hvordan moderne AI tænker og handler
Bright Data HackerNoon profile picture
0-item
1-item

En anden uge lyser en anden AI-trend op på tidslinjen. Denne gang er det ReAct (nope, ikke den JavaScript, du allerede kender og elsker).Forståelse + handlingEt mønster, der gør alvorlig støj i verden af AI-agenter.

Oprindeligt introduceret tilbage i 2022 (som er praktisk taget gammel i AI-årene), er ReAct-mønsteret pludselig overalt - og med god grund ... Følg med, når vi afpakker, hvad det er, hvordan det fungerer, og hvordan man implementerer det i din egen agentiske arbejdsproces.

Er du bange for AI-bølgen? Nah. Det er tid til at re-act!

Hvad er ReAct Design Pattern?

Du tænker måske, ”Ugh... en anden React-artikel i 2025? har vi ikke talt om dette i et årti? er dette React... men for AI nu?”Og måske”Jeg ved godt, at jeg kender React design mønstre!


Hey! I know what React is!


Hold op!We're talking about a different kind of ReAct here!

I verden af AI,Reagerer- som kommer fra "Reasoning" + "Acting" - er et designmønster, hvor LLMs kombinerer begrundelse og handling for at løse komplekse opgaver mere effektivt eller producere mere tilpasningsdygtige og nøjagtige resultater.

👇 Let’s break it down with a tasty analogy! 👇

Hvis du bare siger "gør en sandwich", kan et grundlæggende AI-system bede en LLM om instruktioner og returnere en statisk opskrift.

Men aReAct-powered agentHelt anderledes spil! først, detreasons“Vent – hvilken slags sandwich? har jeg ingredienserne? hvor er brødet?”acts: åbner køleskabet, griber det, det har brug for, skiver, stakke, og voilà - BLT færdig!


ReAct can power the sandwich machine of Homer's dreams


React svarer ikke bare.tænker og planlægger,ogDe udfører.Løbet.

Det mønster blev først introduceret i 2022 papir "ReAct: Synergiserende ræsonnement og handling i sprogmodeller”Og det er ved at eksplodere i 2025 som rygsøjlen i moderne agent AI og agent RAG-baserede agenter.

ReAct: Synergiserende ræsonnement og handling i sprogmodeller

Nu, hvordan er det muligt, og hvordan fungerer dette design mønster rent faktisk?

ReAct Origins: Hvordan et 2022-papir sparkede en AI-arbejdsprocesrevolution

Tilbage i slutningen af 2022, denReAct: Synergiserende ræsonnement og handling i sprogmodellerBogen er baseret på denne idé:


"[LLMs] evner til at begrunde (f.eks. kæde-of-tænkning opfordring) og handle (f.eks. handlingsplan generation) er primært blevet studeret som separate emner. [Her, vi] udforske brugen af LLMs til at generere både begrundelse spor og opgave-specifikke handlinger i en interleaved måde ..."

"[LLMs] evner til at begrunde (f.eks. kæde-of-tænkning opfordring) og handle (f.eks. handlingsplan generation) er primært blevet studeret som separate emner. [Her, vi] udforske brugen af LLMs til at generere både begrundelse spor og opgave-specifikke handlinger i en interleaved måde ..."


Med andre ord: + = 💥.

På det tidspunkt var LLMs for det meste hjernebevidste assistenter - generere tekst, besvare spørgsmål, skrive kode.SkiftetVed udgangen af 2022 (yep, lige da ChatGPT blev lanceret den 30. november), begyndte udviklere at kable LLM'er ind i virkelige softwarearbejdsprocesser.

Hurtig frem til i dag: Velkommen tilAlder af agenter– autonome systemer, der begrunder, tager handling, selvkorrigerer og får ting gjort.

I denne nyeDen ”agentiske” tidsalder, ReAct mønsteret - engang bare en pænt akademisk idé - er nu en af deDe mest almindelige arkitekturerSelv IBM nævner ReAct som en kerne byggesten for agentiske RAG-arbejdsprocesser:


ReAct is a thing even for IBM


Okay, så ReAct kommer fra fortiden ... men det former fremtiden.

Nu hoppe i DeLorean (88 MPH, baby! ⚡) - vi går tilbage til fremtiden for at se, hvordan dette mønster fungerer i praksis, og hvordan man implementerer det.

React anvendt til moderne agentiske AI-arbejdsprocesser

Tænk på reaktionen somMacGyver af AI


ReAct = MacGyver of AI


I stedet for bare at spytte ud et svar som din typiske LLM, ReAct systemerTænk, derAktionog derefterTænk igenDet er ikke magi - det er, når tankekæden møder virkelige handlinger.

Specifikt er en ReAct agent baseret på enThink 🤔 → Act 🛠️ → Observe 🔍 → Repeat 🔁af loop:

  1. Reasoning (Tænk 🤔): Start med en opfordring som "Plan en weekend tur til NYC."
  2. Action Selection (Act ️): Baseret på sin begrundelse vælger agenten et værktøj (for eksempel via en MCP-integration) - for eksempel et API til søgning efter flyvninger - og udfører det.
  3. Observation (observation ): Værktøjet returnerer data (f.eks. flyafgange). Dette føres tilbage til agenten, som indarbejder det i det næste begrundelsestrin.

Loop (Repeat 🔁)Agenten bruger nye tanker til at vælge et andet værktøj (f.eks. hotelsøgning), får flere data, opdaterer sin begrundelse – alt sammen inden for en topniveau loop.


The ReAct loop


Du kan forestille dig, at tænke på en "mens ikke gjort" loop. ved hver iteration, agenten:

  • Det skaber et nyt ræsonnement.
  • Selects the best tool for the task.
  • udførelse af handlingen.
  • Pars den resultat.
  • Tjek om målet er opfyldt.

Denne cyklus fortsætter, indtil en endelig svar eller mål tilstand er nået.

Hvordan man implementerer ReAct

Så vil du sætte ReAct i aktion med virkelige agenter?

The show kicks off with an Orchestrator Agent(Det erThink CrewAI eller et lignende systemDenne top-level agent, drevet af din LLM af valg, delegerer den oprindelige anmodning til en dedikeretEn fornuftig agent.

DenReasoning AgentI stedet for at skynde sig,Bryder nedden oprindelige opfordrer til en præcis liste over handlingsbare trin eller underopgaver. Det er hjernen, omhyggeligt planlægger strategien.

Disse opgaver overdrages til enActing AgentDenne agent er din værktøjsleder, der er integreret direkte med en MCP-server (for at få adgang til eksterne data eller værktøjer som webskraber eller databaser) eller kommunikere medother specialized agents via A2A protocolsDet er en opgave, der rent faktiskUdførelsede nødvendige foranstaltninger.

Resultaterne af disse handlinger ignoreres ikke. De er fodret til enObserving AgentDenne agent kontrollerer resultatet og beslutter, om opgaven er komplet og tilfredsstillende, eller om der er behov for flere trin.

Denne fortsatteReasoning -> Acting -> ObservingCyklen løber indtilOvervågningsagenterklærer resultatet "klar", og sender det endelige resultat tilbage tilOrkesteragentsom derefter overfører det til efterforskeren.

Som du kan se, er den nemmeste måde at bringe ReAct til live med en multi-agent opsætning!kan pull it off with a single, simple, mini agent, too. Just check out the example in the video below:


ReAct vs. “regelmæssige” AI-arbejdsprocesser


Aspect

"Regular" AI Workflow

ReAct-Powered AI Workflow

Core Process

Direct generation; single inference pass

Iterative "Reasoning + Acting" loop; step-by-step thinking and execution

External interaction

May be limited to no external tool use

Actively leverages tools

Adaptability

Less adaptable; relies on training data.

Highly adaptable; refines strategy based on real-time feedback.

Problem solving

Best for straightforward, single-turn tasks.

Excels at complex, multi-step problems requiring external info and dynamic solutions

Feedback Loop

Generally no explicit feedback for self-correction

Explicit real-time feedback loop to refine reasoning and adjust actions

Transparency

Often a black box; hard to trace logic.

High visibility; explicit Chain-of-Thought and sequential actions show reasoning and output at each step

Use case fit

Simple Q&A, content generation

Complex tasks: trip planning, research, multi-tool workflows

Implementation

Simple; requires AI chat integrations

Complex; requires loop logic, tool integration, and might involve a multi-agent architecture

Core Process

Direkte generering: Single inference pass

Iterativ "Reasoning + Acting" loop; trin for trin tænkning og udførelse

External interaction

May be limited to no external tool use

Aktivt udnytte værktøjer

Adaptability

Mindre tilpasningsdygtig; afhænger af træningsdata.

Høj tilpasningsevne; forfiner strategi baseret på feedback i realtid.

Problem solving

Best for straightforward, single-turn tasks.

Udmærker sig ved komplekse, flertrinsproblemer, der kræver ekstern information og dynamiske løsninger

Feedback Loop

Generelt ingen eksplicit feedback til selvkorrektion

Eksplicit realtidsfeedback loop til at forfine ræsonnement og justere handlinger

Transparency

Ofte en sort kasse; svært at spore logik.

Høj synlighed; eksplicit Chain-of-Thought og sekventielle handlinger viser begrundelse og output på hvert trin

Use case fit

Simple Q&A, indholdsgenerering

Komplicerede opgaver: rejseplanlægning, forskning, multi-tool workflows

Implementation

Enkel; kræver AI chat integrationer

Kompleks; kræver loop logik, værktøjsintegration og kan involvere en multi-agent arkitektur


Pros og cons

👍 Super accurate and adaptableTænker, handler, lærer og kurskorrigerer på flyet.👍 Handles gnarly problemsExcel på komplekse, multi-trin opgaver, der kræver ekstern information👍 External tool powerIntegrerer med nyttige værktøjer og eksterne datakilder.👍 Transparent and debuggableSe hver tanke og handling, gør debugging en brise.

👎 Increased complexityFlere bevægelige dele betyder mere at designe og styre.👎 Higher latency and callsIterative loops, eksterne opkald og orkestrering overhead kan gøre de samlede gebyrer højere og svar langsommere (det er omkostningerne ved at betale for mere strøm og nøjagtighed).

Hvad du behøver for at mestre ReAct

Lad os være virkelige – uden de rigtige værktøjer er en ReAct-agent ikke meget mere kraftfuld end nogen anden løbende AI-arbejdsproces. Værktøjer er det, der gør ræsonnement til handling.


Your AI agent, without tools, in action


Hos Bright Data har vi set smerten ved at forbinde AI-agenter til meningsfulde værktøjer. Så vi har bygget en hel infrastruktur for at rette op på det.

  • Data Packs: Curated, real-time, AI-ready datasæt perfekt til RAG-arbejdsprocesser.
  • MCP-servere: AI-færdige servere fyldt med værktøjer til dataanalyser, browserkontrol, formatkonvertering og meget mere. ️
  • SERP API'er: Søg API'er, som dine LLM'er kan bruge til friske, nøjagtige webresultater - bygget til RAG-rørledninger.
  • Agentbrowsere: AI-kontrollerbare browsere, der kan scrape internettet, undgå IP-forbud, løse CAPTCHAs og fortsætte. ️
MCP servere

What the Bright Data AI & BI infrastructure has to offer


...Og dette værktøjssæt udvider sig hele tiden.

➡️ Tag et kig på, hvad Bright Data's AI & BI-infrastruktur kan låse op for dine næste generations agenter.

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

Bright Data’s AI & BI infrastruktur

[Extra] Den ReAct Cheat Sheet

Der er meget buzz (og forvirring) omkring udtrykket "ReAct" - især da flere teams bruger det i forskellige sammenhænge.

Så her er et no-fluff ordforråd for at hjælpe dig med at holde det hele lige:

  • "ReAct designmønster": Et AI-mønster, der fusionerer ræsonnement og handling.En agent tænker først (som kæde-of-thought ræsonnement), så handler (som at gøre en web-søgning), og til sidst giver et raffineret svar.
  • "ReAct prompting": En prompt-engineering teknik, der skubber LLMs til at vise deres ræsonnementsproces trin for trin og tage handlinger midt i tanken. Det er designet til at gøre svar mere nøjagtige, gennemsigtige og mindre hallucination-prægede. Læs mere om ReAct prompting.
  • “ReAct agentisk mønster”: Bare et andet navn for at sige “ReAct design mønster.”
  • "ReAct agent": Enhver AI agent, der følger ReAct loop. Det begrunder opgaven, udfører handlinger baseret på den begrundelse (som at ringe til et værktøj), og returnerer svaret.
  • "ReAct agent framework": Den arkitektur (eller bibliotek) du skal bruge til at opbygge ReAct-stil agenter. Det hjælper dig med at implementere hele "grunde-handling-svar" logik i dine brugerdefinerede AI-systemer.

Afsluttende tanker

Nu har du indsigt i, hvad ReAct betyder i AI-området – især når det kommer til AI-agenter.Du har set, hvor dette designmønster kom fra, hvad det bringer til bordet, og hvordan du rent faktisk implementerer det til at drive dine agentiske arbejdsprocesser.

Som vi har undersøgt, bliver det lettere at bringe disse næste generations arbejdsprocesser til live, når du har den rigtige AI-infrastruktur og værktøjskæde til at støtte dine agenter.

Hos Bright Data er vores mission enkel: Gør AI mere anvendeligt, mere kraftfuldt og mere tilgængeligt for alle, overalt. indtil næste gang – bliv nysgerrig, bliv modig og fortsæt med at bygge fremtiden for AI.

Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks