Pola Agen Bereaksi
ReAct (Reasoning and Acting) adalah pola desain di mana model AI menyisipkan penalaran langkah demi langkah dengan tindakan nyata seperti memanggil alat atau mencari.
Ikhtisar
It matters because it lets language models tackle multi-step problems and ground their answers in real, up-to-date information instead of guessing.
Menyelam Lebih Dalam
Diperkenalkan dalam makalah penelitian tahun 2022, ReAct menggabungkan dua ide yang sebelumnya digunakan secara terpisah: penalaran rantai pemikiran (model 'berpikir keras') dan penggunaan alat (model mengambil tindakan). Dalam perulangan ReAct, model menghasilkan Pemikiran yang menjelaskan rencananya, Tindakan seperti permintaan pencarian atau panggilan API, dan kemudian menerima Pengamatan, hasil dari tindakan tersebut. Ia mengulangi siklus Pemikiran-Tindakan-Pengamatan ini, memperbarui alasannya ketika informasi baru tiba, hingga ia dapat memberikan jawaban akhir. Interleaving ini memungkinkan model memutuskan apa yang masih perlu diketahui dan mendapatkannya. ReAct menjadi cetak biru dasar bagi agen AI modern dan mendasari banyak kerangka kerja agen yang digunakan untuk membangun asisten yang menelusuri, menanyakan database, dan mengoperasikan perangkat lunak.
Wawasan Teknis
ReAct biasanya diimplementasikan melalui prompt: model diperlihatkan formatnya dan mengeluarkan teks seperti 'Pemikiran: ...', 'Aksi: penelusuran[kueri]', lalu sistem mem-parsing tindakan tersebut, menjalankan alat sebenarnya, dan memberikan umpan balik 'Pengamatan: ...'. Karena jejak penalaran disisipkan dengan pengamatan yang membumi, model ini dapat mengoreksi arah dan mengurangi halusinasi dibandingkan dengan rantai pemikiran murni. Perulangan berlanjut hingga model mengeluarkan tindakan 'Selesai' dengan jawabannya, dengan batas langkah yang melindungi dari perulangan tak terbatas.
Dampak Strategis
Build choices
Desain tingkat aplikasi menentukan apakah AI meningkatkan hasil nyata.
Team and workflow
Integrasi alur kerja yang baik menciptakan peningkatan produktivitas yang dapat dipercaya oleh pengguna.
Risk and safety
Kasus penggunaan yang tercakup dengan baik mengurangi kelelahan perubahan dan risiko implementasi.
Masa Depan Pola Agen ReAct
ReAct tetap menjadi ide inti, namun agen-agen baru memperluasnya dengan perencanaan eksplisit, memori di seluruh langkah, refleksi diri terhadap kegagalan, dan pemanggilan alat paralel daripada hanya satu tindakan dalam satu waktu. Model Frontier semakin banyak melakukan penalaran ini secara asli dibandingkan melalui petunjuk tulisan tangan. Harapkan pemulihan kesalahan yang lebih kuat, verifikasi yang lebih baik pada setiap langkah, dan pola hibrid yang memadukan putaran tindakan sesuai pemikiran ReAct dengan perencanaan awal untuk tugas-tugas kompleks dan berjangka panjang seperti penelitian dan rekayasa perangkat lunak.
Implementasi Dunia Nyata
Asisten penjawab pertanyaan menelusuri web, membaca hasilnya, menyaring kuerinya, dan menelusuri lagi sebelum menjawab pertanyaan faktual multi-bagian.
Agen dukungan pelanggan mempertimbangkan masalah pengguna, memanggil API pencarian pesanan, mengamati status pesanan, lalu memutuskan apakah akan mengeluarkan pengembalian dana.
Agen pengkode membaca pesan kesalahan, memutuskan file mana yang akan diperiksa, menjalankan perintah, mengamati output, dan melakukan iterasi hingga pengujian berhasil.
Bot analisis data menafsirkan pertanyaan, menanyakan database, melihat baris yang dikembalikan, dan alasan apakah kueri lain diperlukan.
Risiko & Pagar Pembatas
Mengotomatiskan proses yang rusak dapat memperburuk masalah yang ada.
Tim mungkin terlalu mengotomatiskan dan menghilangkan penilaian manusia yang diperlukan.
Kualitas dapat menurun jika keluaran tidak dievaluasi secara terus menerus.
Peta Jalan Implementasi
Petakan alur kerja saat ini dan identifikasi langkah dengan gesekan tertinggi.
Tentukan pos pemeriksaan manusia sebelum otomatisasi penuh.
Latih pengguna tentang petunjuk, jalur eskalasi, dan standar kualitas.
Lacak hasil tingkat tugas untuk memastikan nilai berkelanjutan.
Terus Menjelajah
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the ReAct Agent Pattern quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Next guide
Agen Perencana-Pelaksana
Pertanyaan yang sering diajukan
What is ReAct Agent Pattern?
ReAct (Reasoning and Acting) adalah pola desain di mana model AI menyisipkan penalaran langkah demi langkah dengan tindakan nyata seperti memanggil alat atau mencari. Hal ini penting karena memungkinkan model bahasa mengatasi masalah multi-langkah dan mendasarkan jawabannya pada informasi terkini dan nyata, bukan hanya sekedar menebak-nebak.
Apa dua kemampuan yang digabungkan oleh pola ReAct?
ReAct adalah singkatan dari Reasoning dan Acting; ia menyisipkan penalaran rantai pemikiran dengan tindakan nyata seperti panggilan alat.
Apa tiga elemen berulang dari perulangan ReAct?
Perulangan ReAct berputar melalui Pemikiran (rencana), Tindakan (pemanggilan alat), dan Pengamatan (hasil), berulang hingga selesai.
Apa yang dimaksud dengan 'Pengamatan' di loop ReAct?
Pengamatan adalah umpan balik yang dikembalikan sistem setelah menjalankan Tindakan yang dipilih model, yang kemudian dijadikan alasan oleh model.
Mengapa ReAct dapat mengurangi halusinasi dibandingkan dengan penalaran rantai pemikiran murni?
Dengan menyisipkan penalaran dengan pengamatan nyata dari alat, model dapat memeriksa fakta dan memperbaiki arah daripada menciptakan jawaban.
Bagaimana ReAct paling umum diimplementasikan dalam praktiknya?
ReAct biasanya dicapai dengan perintah: model mengeluarkan teks Pemikiran dan Tindakan, dan kode di sekitarnya mem-parsing tindakan, menjalankan alat, dan mengembalikan Pengamatan.