Unutar ReAct dizajna: kako moderna AI razmišlja i djeluje

Još jedan tjedan, još jedan AI trend osvjetljava vremensku liniju. Ovaj put, to je ReAct (nope, a ne JavaScript koji već znate i volite).Razumijevanje + djelovanjePattern koji stvara ozbiljnu buku u svijetu AI agenata.

Prvotno predstavljen 2022. godine (koji je praktički star u AI godinama), ReAct uzorak je odjednom svugdje - i iz dobrog razloga ... Slijedite ga dok raspakiramo što je to, kako to radi i kako ga implementirati u vlastiti agentički radni tijek.

Bojite se AI vala? Nah. Vrijeme je za ponovno djelovanje!

Što je ReAct Design Pattern?

Možda razmišljate, “Ugh... još jedan React članak u 2025?Nismo li o tome razgovarali kao... desetljeće?Je li to React... ali za AI sada?“Ili možda”Naravno, znam React dizajnerske obrasce!”

Držite se!We're talking about a different kind of ReAct here!

U svijetu onoga što je,Reakcija- koji dolazi od "Razumiranje" + "Djelovanje" - je dizajn uzorak u kojem LLMs kombiniraju razmatranje i djelovanje za učinkovitije rješavanje složenih zadataka ili proizvode prilagodljivije i točnije rezultate.

Razbijmo ga s ukusnom analogijom!

Recimo da gradite AI robota kuhar . Ako samo kažete "napravite sendvič", osnovni AI sustav može zatražiti LLM za upute i vratiti statički recept.

Ali aReAct-powered agentPotpuno drugačija igra! prvo, to jereasons“Čekaj – kakav sendvič? imam li sastojke? gdje je kruh?”acts: otvara hladnjak, uhvati ono što mu je potrebno, rezove, čepove, i voilà - BLT komplet!

Dakle, ReAct ne samo da odgovara.razmišljanja i planova,ii izvršiti.Korak.

Taj je uzorak prvi put predstavljen u dokumentu iz 2022. godine.”ReAct: sinergiziranje razmatranja i djelovanja u jezikovnim modelima"I to će eksplodirati 2025. godine kao kralježnica suvremenog agencijskog AI-a i agencijskog RAG-a.

Sada, kako je to moguće, i kako ovaj dizajnerski uzorak zapravo radi?

ReAct Origins: How a 2022 Paper Sparked an AI Workflow Revolution

Do kraja 2022. godine, kada jeReAct: sinergiziranje razmatranja i djelovanja u jezikovnim modelimaTekst je izgrađen na ovoj ideji:

"Sposobnosti [LLM-a] za razmatranje (npr. promicanje lanca misli) i djelovanje (npr. stvaranje akcijskog plana) uglavnom su proučavane kao zasebne teme. [Ovdje] istražujemo korištenje LLM-a za stvaranje i razmatranja i aktivnosti specifičnih za zadatke na međusobno povezan način..."

"Sposobnosti [LLM-a] za razmatranje (npr. promicanje lanca misli) i djelovanje (npr. stvaranje akcijskog plana) uglavnom su proučavane kao zasebne teme. [Ovdje] istražujemo korištenje LLM-a za stvaranje i razmatranja i aktivnosti specifičnih za zadatke na međusobno povezan način..."

Drugim riječima: + = 💥.

U to vrijeme, LLM-ovi su uglavnom bili pomoćnici mozga - generirajući tekst, odgovarajući na pitanja, pišući kod.PromjenaDo kraja 2022. (yep, baš kada je ChatGPT pokrenut 30. studenog), programeri su počeli povezivati LLM-ove u prave softverske tokove rada.

Brzo naprijed do danas: dobrodošli uStarost agenataAutonomni sustavi koji razmatraju, djeluju, korigiraju se i obavljaju stvari.

U ovom novomAI “agentičko” doba, ReAct uzorak - jednom samo čista akademska ideja - sada je jedan odmost common architecturesČak i IBM spominje ReAct kao temeljni građevinski blok za agentičke RAG radne tokove:

U redu, tako da ReAct dolazi iz prošlosti... ali on oblikuje budućnost.

Sada uđite u DeLorean (88 MPH, baby! ⚡) – vraćamo se u budućnost kako bismo vidjeli kako ovaj uzorak funkcionira u praksi i kako ga provesti.

React primijenjen na suvremene agentičke AI radne tokove

Razmislite o reakciji kaoMacGyver od AI

Umjesto da samo ispljuvati odgovor kao što je vaš tipični LLM, ReAct sustaviMisliti,aktI ondaRazmislite ponovnoTo nije čarolija - to je kada lanac razmišljanja susreće stvarnu akciju.

Konkretno, ReAct agent se temelji naThink 🤔 → Act 🛠️ → Observe 🔍 → Repeat 🔁Tijekom:

1. Razmišljanje (mislite 🤔): Počnite s pozivom poput "Planirajte vikend putovanje u NYC." Agent generira misli: "Trebam letove, hotel i popis atrakcija."
2. Odabir akcije (Akt ️): Na temelju svog razmatranja, agent odabire alat (na primjer, putem MCP integracije) - recimo, API za pretraživanje letova - i izvršava ga.
3. Opservacija (Opservacija ): alat vraća podatke (npr. opcije leta). Ovo se vraća agentu, koji ga uključuje u sljedeći korak razmatranja.

Loop (Repeat 🔁)Agent koristi nove misli za odabir drugog alata (npr. pretraživanje hotela), dobiva više podataka, ažurira svoje razmatranje – sve unutar lanca na vrhu razine.

Možete zamisliti da razmišljanje o krugu "dok nije učinjeno".U svakoj iteraciji, agent:

• To je novi korak u razmatranju.
• Odabire najbolji alat za zadatak.
• Izvršite akciju .
• Pročitajte rezultat .
• Provjerite je li cilj postignut.

Ovaj krug se nastavlja sve dok se ne postigne konačni odgovor ili ciljno stanje.

Kako provesti reakciju

Dakle, želite li staviti ReAct u akciju s agentima u stvarnom svijetu?

Predstava je započela sOrchestrator Agent(na primjeruCrewAI ili sličan okvirOvaj agent na najvišoj razini, pohranjen vašim LLM-om po izboru, delegira početni zahtjev posvećenomRazumni agenti.

NašReasoning AgentUmjesto da se žuri,Razbijanje doljeoriginalni poziv u točan popis djelotvornih koraka ili pod-zadataka.To je mozak, meticulo planiranje strategije.

Te su zadaće prenesene naActing AgentOvaj agent je vaš alat za upravljanje, integriran izravno s MCP poslužiteljem (za pristup vanjskim podacima ili alatima kao što su web skraperi ili baze podataka) ili komuniciranje sDrugi specijalizirani agenti putem A2A protokolaTo je zadatak s stvarnoIzvođenjePotrebne su mjere.

Rezultati tih akcija nisu ignorirani.Observing AgentOvaj agent provjerava ishod, odlučujući je li zadatak potpun i zadovoljavajući, ili ako su potrebni dodatni koraci.

Ovaj kontinuiraniReasoning -> Acting -> ObservingCiklusi se nastavljaju sve dopromatrački agentobjavljuje rezultat "spremno", šalje taj konačni ishod natrag naOrkestrski agentNakon toga, on će ga poslati istražitelju.

Kao što možete vidjeti, najlakši način da se ReAct u životu je s multi-agent postavljanje!možePokušajte ga ukloniti s jednim, jednostavnim, mini agentom, također.

ReAct vs. „regularni“ AI tokovi rada

Core Process

Izravna generacija; jednosmjerni ulazni prolaz

Iterativni krug "Razumijevanje + djelovanje"; korak po korak razmišljanje i izvršenje

External interaction

Može se ograničiti na korištenje vanjskih alata

Aktivno korištenje alata

Adaptability

Manje prilagodljiv; oslanja se na podatke o osposobljavanju.

Vrlo prilagodljiv; rafinira strategiju na temelju povratnih informacija u realnom vremenu.

Problem solving

Najbolje za jednostavne, jednokratne zadatke.

Odlikuje se složenim, višestupanjskim problemima koji zahtijevaju vanjske informacije i dinamična rješenja

Feedback Loop

Općenito nema eksplicitne povratne informacije za samoregulaciju

Izričita povratna informacija u realnom vremenu za rafiniranje razmatranja i prilagođavanje radnji

Transparency

Often a black box; hard to trace logic.

Visoka vidljivost; eksplicitne lančane misli i sekvencijalne akcije pokazuju razmatranje i ishod na svakom koraku

Use case fit

Jednostavno Q&A, generacija sadržaja

Kompleksi zadaci: planiranje putovanja, istraživanje, tokovi rada s više alata

Implementation

Jednostavno; zahtijeva AI chat integracije

Kompleksno; zahtijeva logiku zavoja, integraciju alata i može uključivati arhitekturu s više agenata

Pros i Cons

👍 Super accurate and adaptableRazmišlja, djeluje, uči i korigira tečaj na putu.👍 Handles gnarly problemsIzvrsnost u složenim, višestupanjskim zadatcima koji zahtijevaju vanjske informacije👍 External tool powerIntegrira se s korisnim alatima i vanjskim izvorima podataka.👍 Transparent and debuggableVidjeti svaku misao i akciju, napraviti debugging vjetar.

👎 Increased complexityViše pokretnih dijelova znači više dizajna i upravljanja.👎 Higher latency and callsIterativni krugovi, vanjski pozivi i orkestriranje preko glave mogu povećati ukupne naknade i usporiti odgovore (to je trošak plaćanja za više snage i točnosti).

Što je potrebno za Master React

Budimo realni – bez pravih alata, ReAct agent nije mnogo moćniji od bilo kojeg drugog AI radnog toka. alati su ono što pretvara razmišljanje u akciju.

U Bright Data-u smo vidjeli bol povezivanja agenata AI-a s značajnim alatima.Dakle, izgradili smo cijelu infrastrukturu kako bismo to popravili.

• Paki podataka: Kurirani, u realnom vremenu, AI-spremni skupovi podataka savršeni za RAG radne tokove.
• MCP poslužitelji: AI spremni poslužitelji s alatima za analizu podataka, kontrolu preglednika, konverziju formata i još mnogo toga. ️
• SERP API-ji: Tražite API-je koje vaši LLM-ovi mogu iskoristiti za svježe, točne web rezultate - izgrađene za RAG pipelines.
• Agenti preglednika: AI-kontrolirani preglednici koji mogu otkriti web, izbjegavati IP zabrane, riješiti CAPTCHA i nastaviti dalje. ️

...I ovaj alat stalno se širi.

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

[Extra] The ReAct Cheat Sheet

Postoji mnogo buzz (i zbunjenost) oko pojma "ReAct" - pogotovo jer ga više timova koristi u različitim kontekstima.

Dakle, ovdje je no-fluff glosar da vam pomogne držati sve ravnomjerno:

• "ReAct dizajn uzorak": AI uzorak koji spaja razmatranje i djelovanje. agent najprije misli (kao lanac misli razmatranje), a zatim djeluje (kao što je web pretraživanje), a na kraju daje rafinirani odgovor.
• "ReAct prompting": Tehnika prompt-inženjeringa koja potiče LLM-ove da pokazuju svoj proces razmatranja korak po korak i poduzimaju akcije u sredini misli.
• “ReAct agentic pattern”: Samo još jedno ime za reći “ReAct design pattern.”
• "ReAct agent": bilo koji AI agent koji slijedi ReAct loop. To razlozi o zadatku, izvodi radnje na temelju tog razmatranja (kao što je pozivanje alata), i vraća odgovor.
• "ReAct agent framework": Arhitektura (ili knjižnica) koju biste trebali koristiti za izgradnju agenata u stilu ReAct.

Završne misli

Sada ste saznali što ReAct znači u području AI-a – posebno kada je riječ o agentima AI. Vidjeli ste odakle je ovaj dizajn, što donosi na stol, i kako ga stvarno implementirati kako biste potaknuli svoje agentičke radne tokove.

Kao što smo istražili, dovoditi te tokove rada sljedeće generacije u život postaje lakše kada imate pravu infrastrukturu AI i lanac alata kako biste podržali svoje agente.

U tvrtki Bright Data naša je misija jednostavna: učiniti umjetnu inteligenciju korisnijom, moćnijom i pristupačnijom svima, svugdje.Do sljedećeg puta – ostanite znatiželjni, ostanite hrabri i nastavite graditi budućnost umjetne inteligencije.