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ReAct
Combine le raisonnement et l'action grâce à l'utilisation d'outils externes
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- L'agent enchaîne des cycles de réflexion, appelle des outils externes, observe les résultats, puis raisonne sur ces nouvelles données pour décider de l'action suivante.
- Quand l'utiliser
- Des tâches qui exigent une recherche d'informations en temps réel, une vérification, ou des chaînes d'outils en plusieurs étapes où chaque étape dépend d'un retour immédiat.
- Vigilance
- Les appels d'outils peuvent échouer ou renvoyer des données périmées, ce qui pousse l'agent dans des boucles de réessai ou des tentatives de récupération hallucinées.
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ReAct: Vue d’ensemble
Combine le raisonnement et l'action grâce à l'utilisation d'outils externes
- Thought → Action → Observation loop
- Integrates external tools
- Dynamic strategy adaptation
- Real-time environmental feedback
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (Yao et al., 2022)arXiv:2210.03629
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)arXiv:2201.11903
- Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools (Schick et al., 2023)arXiv:2302.04761
- WebGPT: Browser-assisted question-answering with human feedback (Nakano et al., 2021)arXiv:2112.09332
- LangChain ReAct Agent Documentation
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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