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ReAct
推論と、外部ツールの活用による行動を組み合わせる
複雑さ: high推論技法
30秒でわかる概要
- 概要
- エージェントが思考をループさせ、外部ツールを呼び出し、結果を観察し、新しいデータをもとに推論して次の行動を決める。
- 使いどころ
- リアルタイムの情報検索や検証、あるいは各ステップがライブのフィードバックに依存する多段階のツール連鎖を必要とするタスク。
- 注意点
- ツール呼び出しは失敗したり古いデータを返したりすることがあり、エージェントはリトライのループやハルシネーションによる復旧の試みに陥る。
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ReAct: 概要
推論と、外部ツールの活用による行動を組み合わせる
- Thought → Action → Observation loop
- Integrates external tools
- Dynamic strategy adaptation
- Real-time environmental feedback
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- 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
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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