Otra semana, otra tendencia de la IA ilumina la línea de tiempo. Esta vez, es ReAct (nope, no el JavaScript que ya conoces y amas). Un patrón que está haciendo gran ruido en el mundo de los agentes de IA. Razonamiento + Acción Originalmente introducido en 2022 (que es prácticamente antiguo en los años de la IA), el patrón ReAct está de repente en todas partes, y por una buena razón... Sigue adelante mientras desempaquetamos lo que es, cómo funciona y cómo implementarlo en su propio flujo de trabajo de agentes. ¿Tienes miedo de la onda AI?  Nah. ¡Es hora de re-actuar! ¿Qué es el ReAct Design Pattern? Puede que estés pensando, “ “O quizás” ” Ugh... otro artículo de React en 2025? ¿No hemos hablado de esto hace como... una década? ¿Es esto React... pero para AI ahora? ¡Sí, yo conozco los patrones de diseño de React! ¡Atención! We're talking about a different kind of ReAct here! En el mundo de AI, -que proviene de "Razonamiento" + "Acción" - es un patrón de diseño donde los LLM combinan razonamiento y acción para resolver tareas complejas de manera más efectiva o producir resultados más adaptables y precisos. Reacciones 👇 Let’s break it down with a tasty analogy! 👇 Digamos que estás construyendo un cocinero de robots de IA    .  Si simplemente dices “haga un sándwich”, un sistema básico de IA podría pedir instrucciones a un LLM y devolver una receta estática. Pero a ¡Totalmente diferente juego! primero, es ¿Qué tipo de sándwich? ¿Tengo los ingredientes? ¿Dónde está el pan? : abre el frigorífico, agarra lo que necesita, fatias, pilas, y voilà - BLT completo! ReAct-powered agent reasons acts Thus, ReAct doesn’t just reply. It  y Paso a paso. pensamientos y planes, y ejecutan. Ese patrón fue introducido por primera vez en el documento de 2022”. “Y está explotando en 2025 como la columna vertebral de los modernos agentes AI y agentes basados en Agentic RAG. ReAct: sinergizar el razonamiento y la acción en modelos de lenguaje ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models Ahora, ¿cómo es posible, y cómo funciona realmente este patrón de diseño? ReAct Origins: Cómo un documento de 2022 desencadenó una revolución en el flujo de trabajo de IA A finales de 2022, el El libro está basado en esta idea: ReAct: sinergizar el razonamiento y la acción en modelos de lenguaje 
 
 “Las habilidades de los LLM para el razonamiento (por ejemplo, el impulso de la cadena de pensamiento) y la acción (por ejemplo, la generación de un plan de acción) se han estudiado principalmente como temas separados. [Aquí, nosotros] exploramos el uso de los LLM para generar trazas de razonamiento y acciones específicas de tareas de una manera interrelacionada...” “Las habilidades de los LLM para el razonamiento (por ejemplo, el impulso de la cadena de pensamiento) y la acción (por ejemplo, la generación de un plan de acción) se han estudiado principalmente como temas separados. [Aquí, nosotros] exploramos el uso de los LLM para generar trazas de razonamiento y acciones específicas de tareas de una manera interrelacionada...” En otras palabras:  +  = 💥. En ese momento, los LLMs eran principalmente asistentes cerebrales —generando texto, respondiendo a preguntas, escribiendo código. A finales de 2022 (yep, justo cuando ChatGPT se lanzó el 30 de noviembre), los desarrolladores comenzaron a conectar los LLM en flujos de trabajo de software reales. El cambio Próximo Entrada siguiente: Bienvenido al - Sistemas autónomos que razonan, toman acciones, se auto-corren y hacen las cosas. Edad de los agentes En este nuevo , el patrón ReAct -una vez sólo una idea académica ordenada- es ahora uno de los  for building goal-oriented, decision-making AI agents. Even IBM mentions ReAct as a core building block for agentic RAG workflows: La era de los “agentes” Las arquitecturas más comunes Bueno, así que ReAct viene del pasado... pero está moldeando el futuro. Now hop in the DeLorean (88 MPH, baby! ⚡)—we’re heading back to the future to see how this pattern works in practice, and how to implement it. React aplicado a los flujos de trabajo modernos de IA de agentes Piensa en la reacción como MacGyver de AI En lugar de simplemente saltar una respuesta como su LLM típico, los sistemas ReAct , de Y luego No es magia, es cuando el razonamiento en cadena de pensamiento se reúne con la acción del mundo real. pensamiento Actos Piensa de nuevo Specifically, a ReAct agent is based on a  El loop: Think 🤔 → Act 🛠️ → Observe 🔍 → Repeat 🔁 
 
 
 
 El agente genera pensamientos: “Necesito vuelos, un hotel y una lista de atracciones”. Selección de acción (Act ️): Basado en su razonamiento, el agente elige una herramienta (por ejemplo, a través de una integración de MCP) -por ejemplo, una API para buscar vuelos- y la ejecuta. Observación (Observa ): La herramienta devuelve datos (por ejemplo, opciones de vuelo). Esto se alimenta de nuevo al agente, que lo incorpora en el siguiente paso de razonamiento. El agente utiliza nuevos pensamientos para seleccionar otra herramienta (por ejemplo, búsqueda de hoteles), obtiene más datos, actualiza su razonamiento, todo dentro de un ciclo de nivel superior. Loop (Repeat 🔁) Usted puede imaginar que el pensamiento de un ciclo “mientras no se ha hecho”. en cada iteración, el agente: 
 
 
 
 
 
 Generar un nuevo paso de razonamiento. Selecciona la mejor herramienta para la tarea. ejecuta la acción. Parsela el resultado. Comprobar si se cumple el objetivo. Este ciclo continúa hasta que se alcanza una respuesta final o un estado objetivo. Cómo implementar React ¿Quieres poner ReAct en acción con agentes del mundo real? ¡Aquí tienes una configuración común! El espectáculo comienza con una (en el Este agente de nivel superior, alimentado por su LLM de elección, delega la solicitud inicial a un dedicado . Orchestrator Agent CrewAI o un marco similar Agente razonable El En lugar de precipitarse, Es el cerebro, meticulosamente planificando la estrategia. Reasoning Agent rompe abajo Estas tareas se asignan a un Este agente es tu agente de herramientas, integrado directamente con un servidor MCP (para acceder a datos externos o herramientas como rascadores web o bases de datos) o comunicarse con Es una tarea que en realidad se las acciones necesarias. Acting Agent Otros agentes especializados a través de protocolos A2A Desempeño Los resultados de estas acciones no son ignorados. se alimentan de un Este agente revisa el resultado, decidiendo si la tarea es completa y satisfactoria, o si se necesitan más pasos. Observing Agent Este continuo El ciclo continúa hasta que declara el resultado "listo", enviando esa salida final de vuelta hasta el que luego lo entregue al investigador. Reasoning -> Acting -> Observing Agente de Observación Orquesta Agente Como puede ver, la forma más fácil de llevar ReAct a la vida es con una configuración multi-agente! retire con un solo, simple, mini-agente, también. sólo ver el ejemplo en el vídeo de abajo: Puede https://www.youtube.com/watch?v=pEMhPBQMNjg&embedable=true ReAct vs. flujos de trabajo de IA “regulares” 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Aspect 
 "Regular" AI Workflow 
 ReAct-Powered AI Workflow 
 
 
 
 
 Core Process 
 Direct generation; single inference pass 
 Iterative "Reasoning + Acting" loop; step-by-step thinking and execution 
 
 
 
 
 External interaction 
 May be limited to no external tool use 
 Actively leverages tools 
 
 
 
 
 Adaptability 
 Less adaptable; relies on training data. 
 Highly adaptable; refines strategy based on real-time feedback. 
 
 
 
 
 Problem solving 
 Best for straightforward, single-turn tasks. 
 Excels at complex, multi-step problems requiring external info and dynamic solutions 
 
 
 
 
 Feedback Loop 
 Generally no explicit feedback for self-correction 
 Explicit real-time feedback loop to refine reasoning and adjust actions 
 
 
 
 
 Transparency 
 Often a black box; hard to trace logic. 
 High visibility; explicit Chain-of-Thought and sequential actions show reasoning and output at each step 
 
 
 
 
     Use case fit 
 Simple Q&A, content generation 
 Complex tasks: trip planning, research, multi-tool workflows 
 
 
 
 
 Implementation 
 Simple; requires AI chat integrations 
 Complex; requires loop logic, tool integration, and might involve a multi-agent architecture Core Process Generación directa, paso único de inferencia Ciclo iterativo "Razonamiento + Acting"; pensamiento y ejecución paso a paso External interaction Puede limitarse a no utilizar herramientas externas Utiliza activamente las herramientas Adaptability Menos adaptable; depende de los datos de entrenamiento. Muy adaptable; refina la estrategia basada en la retroalimentación en tiempo real. Problem solving Mejor para tareas sencillas y de un solo giro. Excelente en problemas complejos y multi-pasos que requieren información externa y soluciones dinámicas Feedback Loop En general, no hay feedback explícito para la auto-corrección Círculo de retroalimentación explícito en tiempo real para refinar el razonamiento y ajustar las acciones Transparency A menudo una caja negra; difícil de rastrear la lógica. Alta visibilidad; explícita cadena de pensamiento y acciones secuenciales muestran el razonamiento y la salida en cada paso     Use case fit Simple Q&A, generación de contenido Tareas complejas: planificación de viajes, investigación, flujos de trabajo multi-herramienta Implementation Simple; requiere integraciones de chat de IA Complejo; requiere lógica de loop, integración de herramientas y puede involucrar una arquitectura multi-agente Pros y cons Piensa, actúa, aprende y correge el curso en el vuelo. Excelente en tareas complejas y multi-paso que requieren información externa Integra con herramientas útiles y fuentes de datos externas. Ver cada pensamiento y acción, haciendo una brisa. 👍 Super accurate and adaptable 👍 Handles gnarly problems 👍 External tool power 👍 Transparent and debuggable Más piezas en movimiento significa más para diseñar y gestionar. Los circuitos iterativos, las llamadas externas y la orquestación pueden hacer que las tarifas globales sean más altas y las respuestas más lentas (es decir, el coste de pagar por más potencia y precisión). 👎 Increased complexity 👎 Higher latency and calls What You Need To Master ReAct Sea real: sin las herramientas adecuadas, un agente de ReAct no es mucho más poderoso que cualquier otro flujo de trabajo de la IA. Las herramientas son lo que convierten el razonamiento en acción. En Bright Data, hemos visto el dolor de conectar a los agentes de IA a herramientas significativas. Así que hemos construido toda una infraestructura para arreglar eso. 
 
 
 
 
 Paquetes de datos: conjuntos de datos curados, en tiempo real, preparados para la IA, perfectos para los flujos de trabajo de RAG. Servidores MCP: servidores preparados para la IA cargados de herramientas para el análisis de datos, el control del navegador, la conversión de formatos y más. ️ APIs de SERP: Busque APIs que sus LLM pueden aprovechar para obtener resultados web frescos y precisos - construido para las tuberías de RAG. Navegadores de agentes: navegadores controlables por IA que pueden raspar la web, eludir las prohibiciones de IP, resolver CAPTCHAs y seguir adelante. ️ Servidores MCP ...Y esta herramienta se está expandiendo constantemente. 
 
 ➡️  Take a look at what   can unlock for your next-gen agents. Bright Data’s AI & BI infrastructure ➡️ Take a look at what   can unlock for your next-gen agents. Bright Data’s AI & BI infrastructure La infraestructura AI & BI de Bright Data [Extra] El Cheat Sheet de ReAct Hay mucho buzz (y confusión) alrededor del término "ReAct" -especialmente ya que varios equipos lo están usando en diferentes contextos. Así que aquí está un glosario no-fluff para ayudarle a mantenerlo todo recto: 
 
 
 
 
 
 Un agente primero piensa (como el razonamiento en cadena de pensamiento), luego actúa (como hacer una búsqueda en la web), y finalmente da una respuesta refinada. “ReAct prompting”: Una técnica de prompt-engineering que impulsa a los LLMs a mostrar su proceso de razonamiento paso a paso y tomar acciones en medio del pensamiento. Está diseñado para hacer que las respuestas sean más precisas, transparentes y menos alucinantes. “ReAct agentic pattern”: sólo otro nombre para decir “ReAct design pattern”. “Agente ReAct”: cualquier agente de IA que siga el ciclo ReAct. Se razona sobre la tarea, realiza acciones basadas en ese razonamiento (como llamar a una herramienta), y devuelve la respuesta. "Framework de agentes ReAct": La arquitectura (o biblioteca) que debe utilizar para construir agentes de estilo ReAct. Le ayuda a implementar toda la lógica de "razón-acción-respuesta" en sus sistemas de IA personalizados. Pensamientos finales Ahora tienes la verdad de lo que ReAct significa en el ámbito de la IA, especialmente cuando se trata de agentes de IA. Has visto de dónde proviene este patrón de diseño, lo que trae a la mesa, y cómo implementarlo realmente para impulsar tus flujos de trabajo de agentes. Como hemos explorado, traer estos flujos de trabajo de próxima generación a la vida se hace más fácil cuando tiene la infraestructura de IA y la cadena de herramientas adecuadas para apoyar a sus agentes. En Bright Data, nuestra misión es simple: hacer que la IA sea más usable, más potente y más accesible para todos, en cualquier lugar. hasta la próxima vez: mantenerse curioso, mantenerse atrevido y seguir construyendo el futuro de la IA.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

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Inside the ReAct Design Pattern: How Modern AI Thinks and Acts

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