Mẫu tác nhân ReAct
ReAct (Lý luận và Hành động) là một mẫu thiết kế trong đó mô hình AI xen kẽ lý luận từng bước với các hành động cụ thể như công cụ gọi điện hoặc tìm kiếm.
Tổng quan
It matters because it lets language models tackle multi-step problems and ground their answers in real, up-to-date information instead of guessing.
Lặn sâu
Được giới thiệu trong một bài nghiên cứu năm 2022, ReAct kết hợp hai ý tưởng trước đây được sử dụng riêng biệt: lý luận chuỗi suy nghĩ (mô hình 'nghĩ thành tiếng') và sử dụng công cụ (mô hình thực hiện hành động). Trong vòng lặp ReAct, mô hình tạo ra Suy nghĩ giải thích kế hoạch của nó, Hành động chẳng hạn như truy vấn tìm kiếm hoặc lệnh gọi API, sau đó nhận được Quan sát, kết quả của hành động đó. Nó lặp lại chu trình Suy nghĩ-Hành động-Quan sát này, cập nhật lý luận của nó khi có thông tin mới, cho đến khi nó có thể đưa ra câu trả lời cuối cùng. Việc đan xen này cho phép mô hình quyết định những gì nó vẫn cần biết và đi lấy nó. ReAct đã trở thành kế hoạch chi tiết nền tảng cho các tác nhân AI hiện đại và củng cố nhiều khung tác nhân dùng để xây dựng các trợ lý duyệt, truy vấn cơ sở dữ liệu và vận hành phần mềm.
Hiểu biết kỹ thuật
ReAct thường được triển khai thông qua lời nhắc: mô hình được hiển thị định dạng và phát ra văn bản như 'Suy nghĩ: ...', 'Hành động: tìm kiếm [truy vấn]', sau đó hệ thống phân tích cú pháp hành động, chạy công cụ thực và phản hồi lại 'Quan sát: ...'. Vì các dấu vết lý luận được xen kẽ với các quan sát có căn cứ nên mô hình có thể điều chỉnh hướng đi và giảm ảo giác so với chuỗi suy nghĩ thuần túy. Vòng lặp tiếp tục cho đến khi mô hình đưa ra hành động 'Kết thúc' cùng với câu trả lời của nó, với giới hạn bước bảo vệ khỏi các vòng lặp vô hạn.
Tác động chiến lược
Xây dựng lựa chọn
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Nhóm và quy trình làm việc
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Rủi ro và an toàn
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Tương lai của mẫu tác nhân ReAct
ReAct vẫn là một ý tưởng cốt lõi, nhưng các tác nhân mới hơn đã mở rộng nó bằng cách lập kế hoạch rõ ràng, ghi nhớ qua các bước, tự phản ánh về lỗi và gọi công cụ song song thay vì chỉ thực hiện từng hành động một. Các mô hình biên giới ngày càng thực hiện việc lập luận này một cách tự nhiên hơn là thông qua những lời nhắc viết tay. Mong đợi khả năng phục hồi lỗi mạnh mẽ hơn, xác minh từng bước tốt hơn và các mẫu kết hợp kết hợp vòng lặp hành động như bạn nghĩ của ReAct với việc lập kế hoạch trước cho các nhiệm vụ phức tạp, dài hạn như nghiên cứu và công nghệ phần mềm.
Triển khai trong thế giới thực
Trợ lý trả lời câu hỏi tìm kiếm trên web, đọc kết quả, tinh chỉnh truy vấn và tìm kiếm lại trước khi trả lời câu hỏi thực tế gồm nhiều phần.
Nhân viên hỗ trợ khách hàng đưa ra lý do về vấn đề của người dùng, gọi API tra cứu đơn hàng, quan sát trạng thái đơn hàng, sau đó quyết định xem có hoàn lại tiền hay không.
Tác nhân mã hóa đọc thông báo lỗi, quyết định tệp nào cần kiểm tra, chạy lệnh, quan sát đầu ra và lặp lại cho đến khi vượt qua các bài kiểm tra.
Bot phân tích dữ liệu diễn giải một câu hỏi, truy vấn cơ sở dữ liệu, xem các hàng được trả về và lý do xem có cần một truy vấn khác hay không.
Rủi ro & lan can
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lộ trình thực hiện
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Tiếp tục khám phá
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
Hướng dẫn tiếp theo
Đại lý lập kế hoạch-thực thi
Câu hỏi thường gặp
What is ReAct Agent Pattern?
ReAct (Lý luận và Hành động) là một mẫu thiết kế trong đó mô hình AI xen kẽ lý luận từng bước với các hành động cụ thể như công cụ gọi điện hoặc tìm kiếm. Điều này quan trọng vì nó cho phép các mô hình ngôn ngữ giải quyết các vấn đề gồm nhiều bước và đưa ra câu trả lời dựa trên thông tin thực tế, cập nhật thay vì phỏng đoán.
Mẫu ReAct kết hợp hai khả năng nào?
ReAct là viết tắt của Lý trí và Hành động; nó xen kẽ chuỗi suy nghĩ với các hành động cụ thể như gọi công cụ.
Ba phần tử lặp lại của vòng lặp ReAct là gì?
Vòng lặp ReAct xoay quanh Suy nghĩ (kế hoạch), Hành động (gọi công cụ) và Quan sát (kết quả), lặp lại cho đến khi hoàn thành.
'Quan sát' trong vòng lặp ReAct là gì?
Quan sát là phản hồi mà hệ thống trả về sau khi chạy Hành động đã chọn của mô hình, sau đó mô hình sẽ đưa ra lý do.
Tại sao ReAct có thể làm giảm ảo giác so với lý luận chuỗi suy nghĩ thuần túy?
Bằng cách xen kẽ lý luận với những quan sát thực tế từ các công cụ, mô hình có thể kiểm tra sự kiện và điều chỉnh hướng đi thay vì bịa ra câu trả lời.
ReAct được triển khai phổ biến nhất trong thực tế như thế nào?
ReAct thường đạt được bằng cách nhắc nhở: mô hình phát ra văn bản Suy nghĩ và Hành động, đồng thời mã xung quanh sẽ phân tích cú pháp hành động, chạy công cụ và trả về Quan sát.