ReAct: decidir, actuar, observar
ReAct alterna decisiones y acciones en función de los resultados observados.
lo que aprenderás
- Explique: un bucle de agente acotado
- Aplica la idea en un ejemplo: ReAct: decidir, actuar, observar
- Reconocer las limitaciones y verificar el resultado del ejercicio.
ReAct alterna decisiones y acciones en función de los resultados observados. El agente puede recuperar primero y responder una vez que la evidencia necesaria esté disponible.
Estos pasos se refieren a las características identificadas en el código de la aplicación. Este material no ha sido validado en una instancia en vivo; consulta la documentación y las opciones de tu versión.
Cómo funciona, paso a paso
Un bucle de agente acotado
Un agente combina un modelo con herramientas, una meta y un estado. Observa la solicitud, elige un paso, recibe un resultado y decide si continúa. Un chatbot sólo puede generar texto; un agente puede solicitar una acción externa. Las definiciones comerciales varían, así que inspeccione el control real. Defina éxito y parada: un resultado verificado, un recuento máximo de pasos, errores repetidos o un presupuesto agotado. Utilice capacidades limitadas y permisos mínimos. Autonomía útil significa libertad dentro de los límites impuestos por el software.
El modelo propone, la herramienta ejecuta
La llamada a herramientas produce una solicitud de llamada con un nombre y argumentos. La aplicación valida el esquema, permisos y límites antes de la ejecución. El resultado vuelve al contexto para el siguiente paso. Por ejemplo, get_product_stock toma un SKU y devuelve una cantidad; su descripción debe explicar que no reserva productos. Distinga resultados vacíos, errores de validación, accesos faltantes y tiempos de espera. Un JSON válido no prueba que los argumentos sean correctos ni que la acción esté autorizada. Para efectos externos, considere también la ejecución duplicada.
Un flujo de trabajo tiene una estructura explícita
Un nodo es una etapa, una arista es una transición y el estado transporta resultados entre etapas. Un flujo de trabajo tiene una ruta definida por la aplicación, aunque el modelo puede elegir algunas ramas. Los sistemas agentes incluyen tanto flujos de trabajo como agentes que actúan dinámicamente. Nymrio ofrece ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel y Plan-and-Execute. Cada uno cambia de coordinación; no convierte automáticamente a un modelo en un experto. Más agentes significan más llamadas y contratos entre roles. Comience con la solución más simple que pase sus pruebas.
laboratorio detallado
Ejecución e instrucciones rastreadas.
Asigne al agente un papel concreto: "Verifique la política antes de establecer una fecha límite. Solicite una aclaración si el producto no está identificado. Deténgase después de una respuesta respaldada por evidencia". RAG es la herramienta de recuperación; el modelo debe soportar herramientas. Seleccione ReAct y asigne el agente en el editor.
- Solicitud: "¿Puedo devolver el LX-240 después de 10 días?"
- Decisión: se necesita la política, no una búsqueda web genérica.
- Acción: la herramienta de conocimiento devuelve 14 días y condiciones.
- Respuesta ilustrativa: "El plazo establecido es de 14 días a partir de la recepción, para un producto no utilizado en su embalaje original. Póngase en contacto con el servicio de asistencia antes del envío".
Si la herramienta falla, un buen resultado reconoce la limitación. ReAct se adapta a casos en los que nueva evidencia determina la siguiente acción; elija Secuencial para transformaciones fijas.
El esquema explicativo
Siga las flechas sólidas para el flujo principal. Las flechas azules discontinuas proporcionan datos o contexto; Las flechas discontinuas de color rosa muestran comentarios o resultados devueltos. Colores y formas distinguen modelos, tiendas, decisiones y resultados. En pantallas pequeñas, desplázate horizontalmente para seguir todo el esquema.
Un ejemplo completo
“¿Qué plazo de devolución se aplica al LX-240?” Detona búsqueda de políticas, observación de 14 días y respuesta. Una herramienta fallida no debe conducir a una política inventada.
template: ReAct
agent: LunaKnowledge
stop: answer_or_execution_limit
Pruébalo tú mismo
- Cree un flujo de trabajo de ReAct con el agente de conocimiento y pruebe un error de recuperación.
- Registre la entrada, la fuente y el resultado esperado antes de ejecutar el experimento. Utilice únicamente los datos ficticios del ejemplo.
- Siga las etapas del diagrama. En cada paso registre qué información se recibe y se produce; No confunda el resultado intermedio con el resultado final.
- Repita después de eliminar la información necesaria o hacer que la entrada sea ambigua. Compruebe si el sistema aclara, detiene o inventa una respuesta.
- Comparar con la solución explicada. Conserve la configuración, fecha, resultado y una explicación de las diferencias. Cambie una cosa y vuelva a probar.
Una solución explicada
El bucle se detiene después de responder o alcanzar el límite de ejecución; la recuperación admite la fecha límite. Un ejercicio exitoso le permite mostrar la conexión entre los aportes, las etapas y el resultado. Cuando falta información, una respuesta cautelosa es más útil que detalles inventados. Compare más que estilo: compruebe también las condiciones, las fuentes y las operaciones.
Cuándo resulta útil y cuáles son sus límites
ReAct es un patrón de control, no una garantía de razonamiento. Elija este enfoque cuando mejore una necesidad medida. Mantenga una línea de base simple y compare los resultados utilizando insumos idénticos. Un ejemplo exitoso no establece confiabilidad en todas las situaciones.
Comprueba lo que has aprendido
¿Más autonomía siempre da mejor resultado?
No. También aumenta el margen de error, costes y acciones innecesarias.
¿Quién ejecuta una llamada propuesta por el modelo?
La aplicación o servicio de alojamiento después de la validación. El modelo no obtiene automáticamente acceso ilimitado.
¿Qué resultado debería producir este ejercicio?
El bucle se detiene después de responder o alcanzar el límite de ejecución; la recuperación admite la fecha límite.
Términos que conviene recordar
- Agente: Un sistema que puede elegir pasos y utilizar herramientas para lograr un objetivo.
- Llamada de herramientas: una solicitud estructurada para utilizar una capacidad externa.
- Asentir: Una etapa en un gráfico de ejecución.
Fuentes y su próximo paso
Para preparar: W01: ¿Qué es un sistema de IA agente?