ReAct: décider, agir, observer
ReAct alterne les décisions et les actions en fonction des résultats observés.
Ce que vous apprendrez
- Expliquer : une boucle d'agent limitée
- Appliquer l'idée dans un exemple : ReAct : décider, agir, observer
- Reconnaître les limites et vérifier le résultat de l'exercice
ReAct alterne les décisions et les actions en fonction des résultats observés. L'agent peut récupérer le premier et répondre une fois que les preuves nécessaires sont disponibles.
Ces étapes font référence aux fonctionnalités identifiées dans le code de l'application. Ce matériel n'a pas été validé sur une instance réelle ; vérifiez la documentation et les options de votre version.
Comment ça marche, étape par étape
Une boucle d'agent limitée
Un agent combine un modèle avec des outils, un objectif et un état. Il observe la demande, choisit une étape, reçoit un résultat et décide de continuer ou non. Un chatbot ne peut générer que du texte ; un agent peut demander une action externe. Les définitions commerciales varient, alors inspectez le contrôle réel. Définissez le succès et l'arrêt : un résultat vérifié, un nombre maximum de pas, des erreurs répétées ou un budget épuisé. Utilisez des capacités étroites et des autorisations minimales. Une autonomie utile signifie une liberté dans les limites imposées par le logiciel.
Le modèle propose, l'outil exécute
L'appel d'outil produit une demande d'appel avec un nom et des arguments. L'application valide le schéma, les autorisations et les limites avant exécution. Le résultat revient au contexte pour l'étape suivante. Par exemple, get_product_stock prend un SKU et renvoie une quantité ; sa description doit expliquer qu'il ne réserve pas de produits. Distinguez les résultats vides, les erreurs de validation, les accès manquants et les délais d’attente. Un JSON valide ne prouve pas que les arguments sont corrects ou que l'action est autorisée. Pour les effets externes, envisagez également une exécution en double.
Un workflow a une structure explicite
Un nœud est une étape, un bord est une transition et un état transporte les résultats entre les étapes. Un flux de travail possède un chemin défini par l'application, bien que le modèle puisse choisir certaines branches. Les systèmes agentiques incluent à la fois des flux de travail et des agents agissant dynamiquement. Nymrio propose ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel et Plan-and-Execute. Chacun change de coordination ; cela ne fait pas automatiquement d’un modèle un expert. Plus d'agents signifie plus d'appels et de contrats entre les rôles. Commencez par la solution la plus simple qui réussit vos tests.
Laboratoire détaillé
Exécution tracée et instructions
Donnez à l'agent un rôle concret : "Vérifiez la politique avant de fixer un délai. Demandez des éclaircissements si le produit n'est pas identifié. Arrêtez-vous après une réponse étayée par des preuves." RAG est l'outil de récupération ; le modèle doit prendre en charge les outils. Sélectionnez ReAct et affectez l'agent dans l'éditeur.
- Demande : « Puis-je retourner le LX-240 après 10 jours ? »
- Décision : la politique est nécessaire, pas une recherche générique sur le Web.
- Action : l'outil de connaissances renvoie 14 jours et conditions.
- Réponse illustrative : "Le délai indiqué est de 14 jours à compter de la réception, pour un produit non utilisé dans son emballage d'origine. Contacter le support avant expédition."
Si l’outil échoue, un bon résultat reconnaît la limitation. ReAct convient aux cas où de nouvelles preuves déterminent la prochaine action ; choisissez Séquentiel pour les transformations fixes.
Le schéma explicatif
Suivez les flèches pleines pour le flux principal. Les flèches bleues en pointillés fournissent des données ou un contexte ; les flèches roses en pointillés affichent des commentaires ou des résultats renvoyés. Les couleurs et les formes distinguent les modèles, les magasins, les décisions et les sorties. Sur un petit écran, faites défiler horizontalement pour suivre le schéma complet.
Un exemple complet
« Quel délai de retour s'applique au LX-240 ? » déclenche une recherche de politique, une observation de 14 jours et une réponse. Un outil défaillant ne doit pas conduire à une politique inventée.
template: ReAct
agent: LunaKnowledge
stop: answer_or_execution_limit
Essayez-le vous-même
- Créez un workflow ReAct avec l'agent de connaissances et testez une erreur de récupération.
- Enregistrez l’entrée, la source et le résultat attendu avant d’exécuter l’expérience. Utilisez uniquement les données fictives de l'exemple.
- Suivez les étapes du diagramme. À chaque étape, enregistrez les informations reçues et produites ; ne confondez pas le résultat intermédiaire avec le résultat final.
- Répétez après avoir supprimé les informations nécessaires ou rendu la saisie ambiguë. Vérifiez si le système clarifie, arrête ou invente une réponse.
- Comparez avec la solution expliquée. Conservez la configuration, la date, le résultat et une explication des différences. Changez une chose et retestez.
Une solution expliquée
La boucle s'arrête après avoir répondu ou atteint la limite d'exécution ; la récupération prend en charge le délai. Un exercice réussi vous permet de montrer le lien entre les contributions, les étapes et les résultats. Lorsqu’une information manque, une réponse prudente est plus utile que des détails inventés. Comparez bien plus que le style : vérifiez également les conditions, les sources et les opérations.
Quand cette approche est utile et quelles sont ses limites
ReAct est un modèle de contrôle, pas une garantie de raisonnement. Choisissez cette approche lorsqu’elle améliore un besoin mesuré. Gardez une base de référence simple et comparez les résultats en utilisant des entrées identiques. Un exemple réussi n’établit pas la fiabilité dans toutes les situations.
Vérifiez vos connaissances
Est-ce que plus d’autonomie donne toujours un meilleur résultat ?
Non. Cela augmente également les risques d’erreurs, les coûts et les actions inutiles.
Qui exécute un appel proposé par le modèle ?
L'application ou le service hôte après validation. Le modèle n'obtient pas automatiquement un accès illimité.
Quel résultat cet exercice devrait-il produire ?
La boucle s'arrête après avoir répondu ou atteint la limite d'exécution ; la récupération prend en charge le délai.
Les mots à retenir
- Agente: Un système qui peut choisir des étapes et utiliser des outils pour atteindre un objectif.
- Appel d'outil: Une demande structurée pour utiliser une capacité externe.
- Hocher la tête: Une étape dans un graphe d’exécution.
Sources et votre prochaine étape
Pour préparer : W01 — Qu'est-ce qu'un système d'IA agentique ?