ReAct: beslissen, handelen, observeren
ReAct wisselt beslissingen en acties af op basis van waargenomen resultaten.
Wat je gaat leren
- Leg uit: een begrensde agentlus
- Pas het idee toe in een voorbeeld: ReAct: besluit, handel, observeer
- Herken beperkingen en verifieer het resultaat van de oefening
ReAct wisselt beslissingen en acties af op basis van waargenomen resultaten. De agent kan eerst de zaak opvragen en antwoorden zodra het benodigde bewijsmateriaal beschikbaar is.
Deze stappen verwijzen naar de functies die in de applicatiecode zijn geïdentificeerd. Dit materiaal is niet gevalideerd op een live exemplaar; controleer de documentatie en de opties in uw versie.
Hoe het werkt, stap voor stap
Een begrensde agentlus
Een agent combineert een model met hulpmiddelen, een doel en een staat. Het observeert het verzoek, kiest een stap, ontvangt een resultaat en besluit of het doorgaat. Een chatbot mag alleen tekst genereren; een agent kan om een externe actie verzoeken. Commerciële definities variëren, dus inspecteer de daadwerkelijke controle. Definieer succes en stoppen: een geverifieerd resultaat, een maximaal aantal stappen, herhaalde fouten of een uitgeput budget. Gebruik beperkte mogelijkheden en minimale machtigingen. Nuttige autonomie betekent vrijheid binnen de door software afgedwongen grenzen.
Het model doet voorstellen, de tool voert uit
Tool calling produceert een oproepverzoek met een naam en argumenten. De applicatie valideert het schema, de machtigingen en de limieten vóór uitvoering. Het resultaat keert terug naar de context voor de volgende stap. get_product_stock neemt bijvoorbeeld een SKU en retourneert een hoeveelheid; in de beschrijving moet worden uitgelegd dat er geen producten worden gereserveerd. Onderscheid lege resultaten, validatiefouten, ontbrekende toegang en time-outs. Geldige JSON bewijst niet dat de argumenten correct zijn of dat de actie is geautoriseerd. Houd bij externe effecten ook rekening met dubbele uitvoering.
Een workflow heeft een expliciete structuur
Een knooppunt is een fase, een rand is een overgang en de status draagt resultaten tussen fasen over. Een werkstroom heeft een door de toepassing gedefinieerd pad, hoewel het model enkele vertakkingen kan kiezen. Agentsystemen omvatten zowel workflows als dynamisch werkende agenten. Nymrio biedt ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel en Plan-and-Execute. Elke verandering van coördinatie; het maakt een model niet automatisch tot een expert. Meer agenten betekent meer oproepen en contracten tussen rollen. Begin met de eenvoudigste oplossing die uw tests doorstaat.
Gedetailleerd laboratorium
Getraceerde uitvoering en instructies
Geef de agent een concrete rol: "Controleer het beleid voordat u een deadline stelt. Vraag om opheldering als het product niet geïdentificeerd is. Stop na een bewijsondersteund antwoord." RAG is het ophaalinstrument; het model moet tools ondersteunen. Selecteer ReAct en wijs de agent toe in de editor.
- Verzoek: “Kan ik de LX-240 na 10 dagen retourneren?”
- Besluit: het beleid is nodig, geen generieke internetzoekopdrachten.
- Actie: de kennistool retourneert 14 dagen en voorwaarden.
- Illustratief antwoord: "De aangegeven deadline is 14 dagen vanaf ontvangst, voor een ongebruikt product in de originele verpakking. Neem contact op met de ondersteuning voordat u het verzendt."
Als de tool faalt, erkent een goed resultaat de beperking. ReAct is geschikt voor gevallen waarin nieuw bewijs de volgende actie bepaalt; kies Sequentieel voor vaste transformaties.
Het verklarende schema
Volg de ononderbroken pijlen voor de hoofdstroom. Gestippelde blauwe pijlen leveren gegevens of context; roze pijlen geven feedback of geretourneerde resultaten weer. Kleuren en vormen onderscheiden modellen, winkels, beslissingen en resultaten. Scrol op kleine schermen horizontaal om het hele schema te volgen.
Een compleet voorbeeld
“Welke retourtermijn geldt voor LX-240?” activeert beleidsonderzoek, observatie van 14 dagen en een antwoord. Een mislukt instrument mag niet leiden tot een verzonnen beleid.
template: ReAct
agent: LunaKnowledge
stop: answer_or_execution_limit
Probeer het zelf
- Creëer een ReAct-workflow met de kennisagent en test een ophaalfout.
- Leg de input, bron en verwachte uitkomst vast voordat u het experiment uitvoert. Gebruik alleen de fictieve gegevens in het voorbeeld.
- Volg de diagramfasen. Registreer bij elke stap welke informatie wordt ontvangen en geproduceerd; verwar de tussentijdse output niet met het uiteindelijke resultaat.
- Herhaal dit nadat de noodzakelijke informatie is verwijderd of de invoer dubbelzinnig is gemaakt. Controleer of het systeem een antwoord verduidelijkt, stopt of verzint.
- Vergelijk met de uitgelegde oplossing. Bewaar de configuratie, datum, resultaat en een verklaring voor verschillen. Verander één ding en test opnieuw.
Een uitgelegde oplossing
De lus stopt na het beantwoorden of bereiken van de uitvoeringslimiet; ophalen ondersteunt de deadline. Met een succesvolle oefening kun je het verband tussen input, fasen en uitkomst laten zien. Als er informatie ontbreekt, is een voorzichtig antwoord nuttiger dan verzonnen details. Vergelijk meer dan stijl: controleer ook voorwaarden, bronnen en bewerkingen.
Wanneer deze aanpak helpt en wat de beperkingen zijn
ReAct is een controlepatroon, geen redeneergarantie. Kies deze aanpak wanneer deze een gemeten behoefte verbetert. Houd een eenvoudige basislijn aan en vergelijk de resultaten met behulp van identieke inputs. Eén succesvol voorbeeld garandeert niet in elke situatie betrouwbaarheid.
Controleer wat je hebt geleerd
Geeft meer autonomie altijd een beter resultaat?
Nee. Het vergroot ook de ruimte voor fouten, kosten en onnodige acties.
Wie voert een door het model voorgestelde oproep uit?
De applicatie of hostservice na validatie. Het model krijgt niet automatisch onbeperkte toegang.
Welk resultaat moet deze oefening opleveren?
De lus stopt na het beantwoorden of bereiken van de uitvoeringslimiet; ophalen ondersteunt de deadline.
Begrippen om te onthouden
- Tussenpersoon: Een systeem dat stappen kan kiezen en hulpmiddelen kan gebruiken om een doel te bereiken.
- Gereedschap bellen: Een gestructureerd verzoek om een externe mogelijkheid te gebruiken.
- Knikken: Een fase in een uitvoeringsgrafiek.
Bronnen en uw volgende stap
Ter voorbereiding: W01 — Wat is een agentisch AI-systeem?