ReAct: decide, acționează, observă
ReAct alternează decizia și acțiunea pe baza rezultatelor observate.
Ce vei învăța
- Explici: bucla unui agent cu limite
- Aplici ideea într-un exemplu: ReAct: decide, acționează, observă
- Recunoști limitele și verifici rezultatul exercițiului
ReAct alternează decizia și acțiunea pe baza rezultatelor observate. Agentul poate căuta mai întâi și răspunde după ce are dovada necesară.
Pașii se referă la funcționalități identificate în codul aplicației. Validarea pe o instanță live nu a fost efectuată pentru acest material; verifică documentația și opțiunile din versiunea ta.
Cum funcționează, pas cu pas
Bucla unui agent cu limite
Agentul combină un model cu unelte, obiectiv și stare. Observă cererea, alege un pas, primește rezultatul și decide dacă trebuie să continue. Un chatbot poate doar genera text; un agent poate cere o acțiune externă. Definițiile comerciale variază, deci urmărește controlul real. Definește succesul și oprirea: rezultat verificat, număr maxim de pași, eroare repetată sau buget epuizat. Folosește capabilități înguste și drepturi minime. Autonomia utilă înseamnă libertate în interiorul unor limite aplicate de software.
Modelul propune, unealta execută
Tool calling produce o cerere de apel cu nume și argumente. Aplicația validează schema, drepturile și limitele înainte să execute. Rezultatul se întoarce în context pentru pasul următor. De exemplu, get_product_stock primește un SKU și returnează o cantitate; descrierea sa trebuie să precizeze că nu rezervă produse. Distinge rezultat gol, eroare de validare, lipsă de acces și timeout. JSON valid nu dovedește că argumentele sunt corecte sau că operația este autorizată. Pentru efecte externe verifică și riscul de repetare.
Un workflow are structură explicită
Nodul este o etapă, muchia este o trecere, iar starea transportă rezultatele între etape. Într-un workflow traseul este definit de aplicație, deși modelul poate decide unele ramuri. Sistemele agentice includ atât workflows cât și agenți cu decizii dinamice. În Nymrio există ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel și Plan-and-Execute. Fiecare schimbă coordonarea, nu transformă automat modelul într-un expert. Mai mulți agenți înseamnă mai multe apeluri și contracte între roluri. Începe cu soluția cea mai simplă care trece testele tale.
Laborator detaliat
Execuție urmărită și instrucțiuni
Dă agentului un rol concret: „Consultă politica înainte de a afirma un termen. Dacă produsul nu este identificat, cere clarificare. Oprește-te după un răspuns susținut.” RAG-ul este unealta de căutare; modelul trebuie să accepte apeluri de unelte. În editor alegi ReAct și asociezi agentul.
- Cerere: „Pot returna LX-240 după 10 zile?”
- Decizie: este necesară politica, nu o căutare web generică.
- Acțiune: apelul de cunoștințe întoarce 14 zile și condițiile.
- Răspuns orientativ: „Termenul descris este de 14 zile de la primire, pentru produs nefolosit în ambalajul original. Contactează suportul înainte de expediere.”
Dacă unealta nu răspunde, rezultatul bun este recunoașterea limitei. ReAct este potrivit când următoarea acțiune depinde de ce ai aflat; folosește Sequential pentru o listă fixă de transformări.
Harta vizuală
Urmărește săgețile continue pentru fluxul principal. Săgețile albastre punctate furnizează date sau context; cele roz punctate arată feedback sau rezultate care revin. Culorile și formele disting modelele, stocările, deciziile și rezultatele. Pe ecrane mici, derulează orizontal pentru a urmări întreaga diagramă.
Un exemplu complet
„Ce termen de retur are LX-240?” conduce la căutarea politicii, observarea termenului de 14 zile și răspuns. Dacă tool-ul eșuează, agentul nu trebuie să inventeze o politică.
template: ReAct
agent: LunaKnowledge
stop: answer_or_execution_limit
Încearcă tu
- Creează un workflow ReAct cu agentul de cunoștințe și testează o eroare de căutare.
- Notează intrarea, sursa și rezultatul așteptat înainte să rulezi experimentul. Folosește doar datele fictive din exemplu.
- Urmărește etapele din diagramă. La fiecare pas scrie ce informație primește și ce produce; nu confunda rezultatul intermediar cu rezultatul final.
- Repetă cazul după eliminarea unei informații necesare sau după o intrare ambiguă. Verifică dacă sistemul cere clarificare, se oprește sau inventează.
- Compară cu soluția comentată. Păstrează configurația, data, rezultatul și o explicație pentru orice diferență. Schimbă un singur lucru și retestează.
Soluție comentată
Bucla se oprește după răspuns sau limita de execuție; rezultatul căutării susține termenul. Pentru a considera exercițiul reușit, poți arăta legătura dintre intrare, etapele parcurse și rezultat. Dacă lipsesc date, un răspuns prudent este mai util decât o completare inventată. Nu compara doar stilul: verifică și condițiile, sursele și operațiile efectuate.
Când merită și ce poate merge prost
ReAct este un tipar de control, nu o garanție de raționament corect. Alege această abordare când îmbunătățește o nevoie măsurată. Păstrează o variantă simplă ca referință și compară rezultatele pe aceleași intrări. Un singur exemplu reușit nu stabilește fiabilitatea în toate situațiile.
Verifică ce ai înțeles
Mai multă autonomie produce întotdeauna un rezultat mai bun?
Nu. Crește și spațiul pentru greșeli, costuri și acțiuni inutile.
Cine execută apelul propus de model?
Aplicația sau serviciul gazdă, după validare. Modelul nu primește automat acces nelimitat.
Ce rezultat trebuie să obții în acest exercițiu?
Bucla se oprește după răspuns sau limita de execuție; rezultatul căutării susține termenul.
Cuvinte de ținut minte
- Agent: Sistem care poate decide pași și utiliza unelte spre un obiectiv.
- Tool calling: Cerere structurată de folosire a unei capabilități externe.
- Nod: Etapă din graful unei execuții.
Surse și următorul pas
Pentru pregătire: W01 — Ce este un sistem Agentic AI?