Yon lòt semèn, yon lòt tendans AI limyè timeline la. Sa a, li se ReAct (nope, pa JavaScript la ou deja konnen ak renmen). Nou pale sou modèl ki fè zwazo seri nan mond lan nan ajan AI. Refleksyon + Aksyon Orijinèlman prezante ankò nan 2022 (ki se pratikman ansyen nan ane yo nan AI), modèl la ReAct se pafwa tout kote - ak pou yon bon rezon ... Anplis de sa, nou desann ki sa li se, ki jan li travay, ak ki jan yo implemante li nan pwòp travay agantik ou. Soti nan wòch la AI?  Nah. Li se tan pou Re-Akt! Ki sa ki nan ReAct konsepsyon modèl? Ou ta ka panse, » “Ou ta ka” ” Ugh... yon lòt atik React nan 2025? Èske nou pa te pale sou sa pou tankou ... yon dekad? Èske sa a React ... men pou AI kounye a? Natirèlman, mwen konnen React konsepsyon modèl! Kòmanse! We're talking about a different kind of ReAct here! Nan mond lan nan AI, -ki vini nan "Reasoning" + "Akting" - se yon modèl konsepsyon kote LLMs konbine rezonans ak aksyon yo rezoud travay konplèks pi efikasman oswa pwodwi pi adaptable ak rezilta presizyon. Reaksyon 👇 Anime li nan yon analogi gou! 👇 Si ou jis di "te fè yon sandwich", yon sistèm ki baze sou AI ta ka mande yon LLM pou enstriksyon ak retire yon resep estatik. Men, a ? Totalman diferan jwèt! Premye, li : "Wait - ki jan kalite sandwich? Mwen gen envantè yo? Ki kote se manje a?" Lè sa a, li : louvri frigorifikasyon an, pran sa li bezwen, plak, piki, ak voilà - BLT konplè! ReAct-powered agent reasons acts Se konsa, ReAct pa sèlman reponn. Li  and  Kòmanse. Kòmanse. Planifikasyon, planifikasyon Kòmanse nan. Yon modèl sa a te premye prezante nan papye a nan 2022 " "Eske w ap eksplore nan 2025 kòm eskilti a nan ajan modern AI ak ajan ki baze sou Agentic RAG. ReAct: Synergizing rezonans ak aksyon nan modèl lang ReAct: Synergizing rezonans ak aksyon nan modèl lang Koulye a, ki jan sa a se posib, ak ki jan modèl konsepsyon sa a reyèlman travay? ReAct Origins: Ki jan yon pwen 2022 te lanse yon revolisyon nan travay AI Retounen nan mwa 2022, nan papye bati sou lide sa a: ReAct: Synergizing rezonans ak aksyon nan modèl lang 
 
 "[LLMs] kapasite pou rezonans (pou egzanp, chain-of-pensyalizasyon) ak aksyon (pou egzanp, jenerasyon plan aksyon) te prensipalman etidye kòm tèm separe. [Sa a, nou] eksplore itilizasyon an nan LLMs yo jere tou de rasyon traces ak travay-spesifik aksyon nan yon fason enteryè ... " "[LLMs] kapasite pou rezonans (pou egzanp, chain-of-pensyalizasyon) ak aksyon (pou egzanp, jenerasyon plan aksyon) te prensipalman etidye kòm tèm separe. [Sa a, nou] eksplore itilizasyon an nan LLMs yo jere tou de rasyon traces ak travay-spesifik aksyon nan yon fason enteryè ... " Nan lòt men:  +  = 💥. Nan tan sa a, LLMs yo te anjeneral asistan sèvo-genere tèks, reponn kesyon, ekri kòd. Men, Lè sa a, te vini Nan fen 2022 (yep, jis lè ChatGPT te lanse sou 30 Novanm), devlopè te kòmanse kabri LLMs nan travay pwosesis lojisyèl reyèl. Tout bagay te vin reyèl. Chanjman nan Rapid pou jodi a: Byenveni nan - sistèm otonòm ki rezon, pran aksyon, pwòp tèt ou koreksyon, ak jwenn bagay fè. Èd nan AI ajan Nan nouvo sa a , modèl la ReAct - yon fwa jis yon lide akademik net - se kounye a youn nan Pou bati objektif oryante, deciding AI ajan. Menm IBM rele ReAct kòm yon blòk konstriksyon kle pou ajan RAG workflows: AI “agent” èdtan Pi fò nan arsitektur Okay, se konsa ReAct vini soti nan pase a ... men li fòme tan kap vini an. Koulye a, hop nan DeLorean (88 MPH, baby! ⚡) - nou ap ale tounen nan tan kap vini an yo wè ki jan modèl sa a travay nan pratik, ak ki jan yo aplike li. React aplike nan modèn flux travay agantik AI Pense nan ReAct kòm MacGyver of AI Plis pase jis koute yon repons tankou LLM tipik ou a, sistèm ReAct nan Epi Lè sa a Li pa se majik ✨ - li se lè rezonans chaj-of-pensyasyon satisfè aksyon reyèl. Pense Aktè Pense ankò Espesifikman, yon ajan ReAct se ki baze sou a Pwodwi pou: Think 🤔 → Act 🛠️ → Observe 🔍 → Repeat 🔁 
 
 
 
 Reasoning (pens 🤔): Kòmanse ak yon pwomèt tankou "Planifye yon vwayaj vikend nan NYC." Agents la jere lide: "Mwen bezwen vòl, yon otèl, ak yon lis nan atraksyon." Seleksyon aksyon (Akt ️): Dapre rezonasyon li yo, ajan an chwazi yon zouti (pou egzanp, atravè yon entegre MCP) - di, yon API pou rechèch pou vòl - ak kouri li. Observation (Observe ): Zouti a retire done (pou egzanp, opsyon vòl). Sa a se manje tounen nan ajan an, ki entegre li nan etap la pwochen rezon. : sik la kontinye. Agents la sèvi ak nouvo panse yo chwazi yon lòt zouti (pou egzanp, rechèch otèl), jwenn plis done, mete ajou rezonans li yo - tout nan yon bouch tèt nivo. Loop (Repeat 🔁) Ou ka imajine ke panse nan yon "mwen pa te fè" lyen. Nan chak iterasyon, ajan an: 
 
 
 
 
 
 Genere yon nouvo etap rezonans. Chwazi pi bon zouti pou travay la. Egzekite aksyon an. Parse rezilta a. Tcheke si objektif la se satisfè. Lyen sa a kontinye jiskaske yon repons final oswa yon kondisyon objektif te rive. Ki jan yo aplike ReAct So, you want to put ReAct into action with real-world agents? Here's a common setup! Konsè a kòmanse ak yon ( nan ) kondwi bouch la prensipal ReAct. Agents sa a nan pi wo-nivo, pouvwa pa LLM ou nan chwa, delege demann inisyal la nan yon dedye . Orchestrator Agent Think CrewAI oswa yon anviwònman ki gen rapò Agents rezonab nan Men, nan anviwònman an, se orijinal ankouraje nan yon lis presizyon nan etap aksyonab oswa sous-task. Li se sèvo a, meticulously planifye estrateji a. Reasoning Agent Retounen nan Lè sa a, travay sa yo se transfere nan yon . This is where the rubber meets the road! This agent is your tool-wielder, integrated directly with an MCP server (for accessing external data or tools like web scrapers or databases) or communicating with  Li se travay ak reyèlman Aksyon ki nesesè. Acting Agent lòt ajan espesyalize atravè protokòl A2A Eksperyans Rezilta a nan aksyon sa yo pa ignore. Yo se manje nan yon Agent sa a revize rezilta a, deside si travay la se konplè ak satisfaksyonèl, oswa si plis etap yo nesesè. Si aksyon an plis se nesesè, bouch la reboot, voye ajan yo tounen raffinage pwosesis la. Observing Agent Kontinyèl sik la kouri jiska deklare rezilta a "prepare", voye sa a pwodiksyon final tounen nan ki Lè sa a, livrezon li nan enspiratè a. Reasoning -> Acting -> Observing Agents Observateur Orkestrasyon ajan Kòm ou ka wè, fason ki pi fasil yo pote ReAct nan lavi se ak yon konfigirasyon milti-agents! retire li ak yon sèl, senp, mini ajan, tou. Jis tcheke nan egzanp la nan videyo a anba a: Èske https://www.youtube.com/watch?v=pEMhPBQMNjg&embedable=true ReAct vs “regilye” AI Workflows 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 Direktè jenerasyon; Single inference pase Iteratif "Reasoning + Acting" lyen; etap-pa-etap panse ak egzekisyon External interaction ka limite nan pa gen okenn itilizasyon zouti ekstèn Actively leverages tools Adaptability Menm adaptab; depann sou done fòmasyon. Highly adaptable; rafine estrateji ki baze sou feedback tan reyèl. Problem solving Pi bon pou travay senp, yon sèl-tounen. Excels nan pwoblèm konplèks, plizyè etap ki mande pou enfòmasyon ekstèn ak solisyon dinamik Feedback Loop Souvan pa gen okenn repons eksplisit pou koreksyon pwòp tèt ou Eksplisit repons kouri nan tan reyèl pou raffination rezonans ak ajiste aksyon Transparency Souvan yon bwat nwa; difisil yo retire logik. segondè vizibilite; eksplisit Chain-of-Thought ak aksyon seri montre rezonans ak pwodiksyon nan chak etap     Use case fit Simple Q & A, jenerasyon kontni Konplèks travay: planifikasyon vwayaj, rechèch, flòt travay plizyè zouti Implementation Senp; mande pou AI chat entegre Konplèks; mande pou logik loop, entegre zouti, ak ka gen rapò ak yon multi-agents estrikti Avantaj ak kons Pense, fè, aprann, ak kou-koreksyon sou vòl. : Excels nan komik, travay plizyè etap ki mande pou enfòmasyon ekstèn : Integre ak zouti itil ak sous done ekstèn. : wè chak panse ak aksyon, fè debugging yon bri. 👍 Super accurate and adaptable 👍 Handles gnarly problems 👍 External tool power 👍 Transparent and debuggable Plis pati mobil vle di plis nan konsepsyon ak jesyon. : Loops iteratif, apèl ekstèn, ak orchestration sou tèt ka fè frè an jeneral pi wo ak repons pi lontan (ki se pri a peye pou plis pouvwa ak presizyon). 👎 Increased complexity 👎 Higher latency and calls Ki sa ou bezwen pou Master React Se pou yo dwe reyèl - san yo pa zouti a dwat, yon ajan ReAct se pa anpil pi fò pase nenpòt lòt kouri-of-the-mill AI travay flux. Zouti yo se sa ki fè rezonans nan aksyon. San yo pa yo, ajan se jis ... panse reyèlman difisil. Nan Bright Data, nou te wè doulè a nan konekte ajan AI nan zouti enteresan. Se konsa, nou te bati yon enfrastrikti antye yo fikse sa a. Pa gen pwoblèm ki jan ou konsepsyon ajan ou, nou gen yo kouvri: 
 
 
 
 
 Done pakè: Curated, tan reyèl, AI-ready dataset pafè pou RAG workflows. MCP sèvè: sèvè ki gen AI-ready ki te chaje ak zouti pou analiz done, kontwòl navigatè, konvèsyon fòma, ak plis ankò. ️ SERP APIs: Rechèch APIs LLM ou ka sèvi nan pou nouvo, egzak rezilta entènèt - bati pou pipelines RAG. Navigatè ajan: navigatè AI-controllable ki ka scrape sou entènèt la, evite bann IP, solve CAPTCHAs, ak kontinye. ️ Sèvè MCP ...Epi sa a stack zouti se kontinyèlman espand. 
 
 ➡️ Jwenn yon gade nan sa ki enfrastrikti AI & BI nan Bright Data ka louvri pou ajan nouvo jenerasyon ou. ➡️ Take a look at what   can unlock for your next-gen agents. Bright Data’s AI & BI infrastructure Enfrastrikti AI & BI nan Bright Data [Extra] Revizyon Cheat Sheet Yon anpil buzz (ak konvèsyon) alantou tèm la "ReAct" - espesyalman depi plizyè ekip sèvi ak li nan kontexte diferan. Se konsa, isit la se yon non-fluff glosè ki ede ou kenbe tout bagay reyèl: 
 
 
 
 
 
 "ReAct konsepsyon modèl": Yon modèl AI ki fonde rezonans ak aksyon. Yon ajan premye panse (kòm chain-of-pensyon rezonans), Lè sa a, ap travay (kòm fè yon rechèch sou entènèt), ak finalman bay yon repons raffiné. "ReAct pwopozisyon": Yon teknik pwopozisyon enjenyè ki ankouraje LLM yo montre pwosesis rezonasyon yo etap-pa-etap ak pran aksyon pandan y ap panse. Li fèt yo fè repons yo plis presizyon, transparan, ak mwens haluksinasyon-prèske. Aprann plis sou ReAct pwopozisyon. "ReAct modèl ajan": jis yon lòt non pou di "ReAct modèl konsepsyon." "Agent ReAct": Nenpòt ajan AI ki swiv bouch la ReAct. Li rezon sou travay la, fè aksyon ki baze sou rezonans sa a (tankou rele yon zouti), ak retire repons la. "ReAct ajan Framework": Arkitektur la (oswa bibliyotèk la) ou ta dwe itilize yo bati ajan style ReAct. Li ede w aplike tout "reason-act-response" logik nan sistèm AI Custom ou. Final idantite Koulye a, ou gen entèlijans nan sa ReAct vle di nan jaden an nan AI - espesyalman lè li rive nan ajan AI. Ou te wè ki kote sa a modèl konsepsyon te vini soti nan, ki sa li pote nan tab la, ak ki jan yo reyèlman aplike li pou ranfòse flux travay ajan ou. Kòm nou te eksplore, pote travay sa yo nan nouvo jenerasyon nan lavi devlope pi fasil lè ou gen enfrastrikti a AI a ak zouti chaj yo sipòte ajan ou. Nan Bright Data, misyon nou an se senp: fè AI plis itilize, plis pouvwa, ak plis aksè pou tout moun, tout kote. Jusye nan tan kap vini an - rete enkyetid, rete fò, ak kontinye bati lavni a nan AI.

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

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Amazon

Request Your Own Data

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Amazon

Odyo sa a pwodui nan lang orijinal istwa a!

Twò lontan; Pou li

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Nan modèl konsepsyon ReAct: Ki jan modèn AI panse ak fè

About Author

KÒMANtè

KANDYE TAGS

ATIK SA A TE PREZANTE NAN

Related Stories

Meet Fastex: HackerNoon Company of the Week

Code Refactoring Tips: No. 015 - Remove NULL

2022 Noonies Nominee Veronika Vasileva on Programming, Python, and More

It's Gonna Be May... a New Mobile App Update, Pixelated Avatars, Revamped Story Pages and More

Meet Fastex: HackerNoon Company of the Week

Code Refactoring Tips: No. 015 - Remove NULL

2022 Noonies Nominee Veronika Vasileva on Programming, Python, and More

It's Gonna Be May... a New Mobile App Update, Pixelated Avatars, Revamped Story Pages and More

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps