もう一週間、もう一つのAIのトレンドがタイムラインを照らしています. This time, it’s ReAct (nope, not the JavaScript one you already know and love). AIエージェントの世界で深刻な騒音を起こしているパターンです。 行動 + 行動 もともと2022年に導入された(AI年には実質的に古い)、ReActパターンは突然どこにでも存在する――そして正しい理由のために...私たちはそれが何であるか、どのように機能し、どのように自分の代理人ワークフローにそれを実装するかを解き明かします。 気の毒に!今が再現の時だ! ReAct Design Patternとは? あなたは考えているかもしれない」 「もしかしたら」 ” Ugh...もう一つのReact記事が2025年に発表されたのだろうか?10年ほど前からこういうことを話していなかったのだろうか?これはReactなのだろうか?しかし、今はAIなのだろうか? React デザインパターンを知っています! こんにちは! We're talking about a different kind of ReAct here! AIの世界では、 「推理」+「行動」から来ているのは、LLMが推理と行動を組み合わせ、複雑なタスクをより効果的に解決したり、より適応性が高く正確な結果を生み出すデザインパターンです。 反応 ↓ 美味しい比で分解しましょう! ↓ もしあなたが「サンドイッチを作る」と言ったら、基本的なAIシステムはLLMに指示を求め、静的なレシピを返すかもしれません。 しかしA まったく違うゲーム!まず、 「何のサンドイッチか? どんな食材があるの? パンはどこにあるの?」 : 冷蔵庫を開け、必要なものを拾い取って、シェイク、スタック、そして voilà—BLT完成! ReAct-powered agent reasons acts ReAct は単に反応するのではなく、 そして ステップ・ステップ・ステップ・ステップ・ステップ 考える、計画する、 処刑する そのパターンは、2022年の論文で最初に導入されました。 そして、2025年に現代のエージェントAIとエージェントRAGベースのエージェントの背骨として爆発しています。 ReAct:Synergizing Reasoning and Acting in Language Models(言語モデルにおける推論と行動の連携) ReAct:Synergizing Reasoning and Acting in Language Models(言語モデルにおける推論と行動の連携) では、どうしてそれが可能であり、このデザインパターンは実際にどのように機能するのでしょうか? 見つけてみましょう! ReAct Origins: How a 2022 Paper Sparked an AI Workflow Revolution(ReActの起源:2022年の論文がAIワークフローの革命を引き起こした方法) また、2022年末には、 このアイデアに基づく論文: ReAct:Synergizing Reasoning and Acting in Language Models(言語モデルにおける推論と行動の連携) 
 
 「(LLMsの)推論能力(例えば、思考の連鎖促進)と行動能力(例えば、行動計画の生成)は、主に別々のトピックとして研究されています。 「(LLMsの)推論能力(例えば、思考の連鎖促進)と行動能力(例えば、行動計画の生成)は、主に別々のトピックとして研究されています。 すなわち、  +  = 💥。 当時、LLMは主に脳のアシスタントで、テキストを生成し、質問に答え、コードを書きました。 2022年末までに(Yep、ChatGPTが11月30日に発売された時)、開発者はLLMをリアルなソフトウェアワークフローに導入し始めました。 THE SHIFT 早速今日へ:ようこそ ─ 理性、行動、自己修正、物事を成し遂げる自律システム。 AIエージェントの年齢 この新 , ReAct パターン - かつては単なるきれいな学術的なアイデア - は、今では、 ターゲット指向の意思決定型AIエージェントを構築するために、IBMでもReActは、エージェント型RAGワークフローのコアビルドブロックとして言及している。 AI「エージェント」時代 最も一般的な建築 まあ、ReActは過去から来ているのだが、それは未来を形作っている。 デロリーアン(88MPH、ベイビー!)を飛び込んで、このパターンが実際にどのように機能するか、どのように実装するかを見るために未来に戻ります。 React Applied to Modern Agentic AI Workflows(現代のアジェンティックAIワークフロー) 反応として考える ↓↓↓↓↓ MacGyver of AI 典型的なLLMのような答えを吐くのではなく、ReActシステム で、 そして、その後 それは魔法ではない――それは思考の連鎖的推論が現実世界の行動に出会う時だ。 考える アクション 再び考える 具体的には、ReAct Agent は A に基づいています。 ループ: Think 🤔 → Act 🛠️ → Observe 🔍 → Repeat 🔁 
 
 
 
 考える(考える) : 「ニューヨークの週末旅行を計画する」のようなメッセージから始めます。 アクション選択(Act ️):その推論に基づき、エージェントはツール(例えば、MCP統合を介して) - 例えば、フライトを検索するAPI - を選択し、実行します。 Observation (Observe ): ツールはデータを返します(例えば、フライトオプション)。 エージェントは新しい思考を使用して別のツール(例えば、ホテル検索)を選択し、より多くのデータを取得し、その推論を更新します。 Loop (Repeat 🔁) You can imagine that thinking of a “while not done” loop. 毎回、エージェントは: 
 
 
 
 
 
 新たな推理のステップを生み出します。 タスクに最適なツールを選択します。 アクションを実行する。 結果を分解する。 目標が達成されたかどうかをチェックする。 このループは、最終的な答えまたは目標状態に達するまで続きます。 ReActをどのように実行するか では、リアルワールドエージェントと共にReActを動かしたいですか?ここに共通の設定があります! The show starts off with an (※) このトップレベルのエージェントは、あなたの選択のLLMによって動作し、最初の要請を専用のエージェントに委任します。 . Orchestrator Agent think CrewAI または類似のフレームワーク 理性エージェント THE 急いでいる代わりに、 動作可能なステップまたはサブタスクの正確なリストにオリジナルのプロンプト. It's the brain, meticulously planning the strategy. Reasoning Agent 割り下げ 次に、これらの課題は、A このエージェントはあなたのツール・ワイダーであり、MCPサーバー(ウェブスクレーパーやデータベースなどの外部データやツールにアクセスするために)または通信するために直接統合されています。 実際に使われているのは 必要な行動 Acting Agent A2Aプロトコルを通じて他の専門エージェント 実施 これらの行動の結果は無視されません。彼らは、 このエージェントは結果を精査し、タスクが完了し満足しているかどうか、またはさらなるステップが必要かどうかを決定します。 Observing Agent この継続的な サイクルが続くまで 結果を「準備完了」と宣言し、最終出力を返す。 その後、調査者に渡す。 Reasoning -> Acting -> Observing 観察エージェント オーケストラ エージェント ご覧のとおり、ReActを生かす最も簡単な方法は、マルチエージェント設定です! それでも、あなたは シングル、シンプル、ミニエージェントでそれを削除してください. Just check out the example in the video below: CAN https://www.youtube.com/watch?v=pEMhPBQMNjg&embedable=true ReAct vs.「定期的な」AIワークフロー 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 シングル・インフェレンス・パス(Single Inference Pass) Iterative "Rasoning + Acting" loop; step-by-step thinking and execution (理論+行動) External interaction 外部ツールの使用に制限される場合があります。 楽器を積極的に活用 Adaptability 適応性が低く、トレーニングデータに依存する。 高度に適応可能で、リアルタイムのフィードバックに基づく戦略を改善します。 Problem solving シンプルでシンプルなタスクに最適です。 外部情報とダイナミックなソリューションを必要とする複雑で複数のステップの問題に優れています。 Feedback Loop 通常、自己修正のための明確なフィードバックはありません。 明確なリアルタイムフィードバックループで、推論を改善し、行動を調整する Transparency 常にブラックボックス;論理を追跡するのが難しい。 High visibility; explicit Chain-of-Thought and sequential actions show reasoning and output at each step. 明確な思考チェーンおよび連続的な行動は、各ステップで推論と出力を示します。     Use case fit シンプルなQ&A、コンテンツ生成 複雑なタスク:旅行計画、研究、マルチツールワークフロー Implementation シンプル; AI チャット統合が必要 複雑; ループ論理、ツール統合を必要とし、複数のエージェントアーキテクチャを含む可能性があります。 Pros and Cons 思考、行動、学び、コース修正を飛行機で行う。 : 外部情報を必要とする複雑で複数のステップのタスクに優れています。 : 有用なツールや外部データソースと統合します。 : すべての思考と行動を見て、ブレーザーをデバッグする。 👍 Super accurate and adaptable 👍 Handles gnarly problems 👍 External tool power 👍 Transparent and debuggable より多くの移動する部品は、より多くの設計と管理を意味します。 Iterative loops、external calls、orchestration overheadは、全体的な手数料を高め、反応を遅くする可能性があります(これはより多くのパワーと精度のために支払うコストです)。 👎 Increased complexity 👎 Higher latency and calls Master React に必要なもの 正しいツールがなければ、ReAct エージェントは他のどの AI ワークフローよりも強力ではありません。ツールは、推論を行動に変えるものです。 Bright Data では、AI エージェントを有意義なツールに接続する痛みを見たので、それを修正するためのインフラストラクチャを構築しました。 
 
 
 
 
 データ パック: RAG ワークフローに最適な、リアルタイム、AI 対応のデータ セット MCP サーバー:データパッシング、ブラウザ制御、フォーマット変換などのツールで充電された AI 準備済みのサーバー。 : Search APIs your LLMs can tap into for fresh, accurate web results — built for RAG pipelines. 🔎 SERP APIs エージェントブラウザ: AI 制御可能なブラウザは、Web をスキャンし、IP 禁止を避け、CAPTCHA を解決し、続けることができます。 MCPサーバー ...そしてこのツールスタックは絶えず拡大しています。 
 
 ➡️Bright DataのAI&BIインフラストラクチャが、次世代エージェントのためのブロックを解除できるものをご覧ください。 ➡️ Take a look at what   can unlock for your next-gen agents. Bright Data’s AI & BI infrastructure Bright DataのAI&BIインフラストラクチャ [Extra] The ReAct Cheat Sheet 「ReAct」という用語の周りには、多くのバズ(そして混乱)があり、特に複数のチームが異なる文脈で使用しているためです。 だから、ここはあなたがそれをすべて直にするのに役立つノーフグロッシャーです。 
 
 
 
 
 
 「ReActデザインパターン」とは、推論と行動を結合するAIパターンで、エージェントは最初に考える(思考の連鎖の推論のように)、次に行動する(ウェブ検索のように)、そして最後に精密な答えを与える。 「ReAct prompting」 : LLM が段階的に推論プロセスを示し、思考の真ん中に行動を起こすように促すプロンプトエンジニアリングのテクニックです。 答えをより正確に、透明に、幻覚の傾向を減らすように設計されています。 「ReAct エージェントパターン」とは、「ReAct デザインパターン」の別の名前です。 “ReAct agent”: ReAct ループに従うすべての AI エージェント. It reasons about the task, performs actions based on that reasoning (like calling a tool), and returns the answer. 「ReAct エージェント」は、その理由に基づいてアクションを実行し、その答えを返します。 「ReAct Agent Framework」は、ReAct スタイルのエージェントを構築するために使用すべきアーキテクチャ(またはライブラリ)です。 最終思考 あなたは今、AIエージェントに関して、特にAIエージェントに関して、ReActが何を意味するかを知っています。あなたは、このデザインパターンがどこから来たのか、それがテーブルに何をもたらし、実際にそれをどのように実装して、あなたのエージェントワークフローを強化するかを見ました。 私たちが調べたように、これらの次世代ワークフローを生かすことは、エージェントをバックアップするのに適切なAIインフラストラクチャとツールチェーンを持っているときに容易になります。 Bright Data では、私たちの使命は単純です: AI をより使いやすく、より強力で、誰にでも、どこにでもアクセスできるようにします。

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.

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

ReActデザインパターンの内部:現代のAIがどのように考え、行動するか

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