Architektura agentów AI — ReAct, pamięć, planowanie i systemy wieloagentowe · ReAct — pętla rozumowania i działania
Wzorzec Thought → Action → Observation — anatomia jednej iteracji
ReAct — pętla rozumowania i działania
Wprowadzenie
Jedna iteracja ReAct to trójka: Thought (wewnętrzne rozumowanie w natural language), Action (ustrukturyzowane wywołanie narzędzia w formacie Action: tool_name[argument]), Observation (wynik zwrócony przez środowisko, wstrzyknięty z powrotem do kontekstu). Ta lekcja analizuje każdy element: jak formatować Thoughts produktywnie, jak definiować Action space, jakie typy Actions istnieją (search, lookup, finish, calculator, python_repl, click), jak wygląda Observation i jak agent decyduje że zadanie zostało ukończone.