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!”
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 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 sprogmodellerNu, 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:
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
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:
- Reasoning (Tænk 🤔): Start med en opfordring som "Plan en weekend tur til NYC."
- 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.
- 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.
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 -> Observing
Cyklen 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.
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. ️
...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.