ReAct (Akıl Yürüt ve Eyleme Geç)

ReAct nedir?

ReAct, bir dil modelinin akıl yürütme adımlarıyla eylemleri iç içe ürettiği bir prompt yaklaşımı. Adı "Reasoning + Acting" (akıl yürütme + eylem) kelimelerinin birleşiminden geliyor. Model önce kendi kendine düşünür — şu an ne biliyorum, ne eksik — sonra bir eylem yapar (mesela bir arama aracı çağırır), gelen sonucu okur ve tekrar düşünür. Bu döngü cevaba ulaşana kadar sürer.

Klasik chain-of-thought yalnızca kafanın içinde düşünür, dış dünyaya dokunmaz. ReAct ise düşünmeyi araç kullanımıyla birleştirir. Yao ve arkadaşlarının 2022 tarihli makalesinde tanıtıldı ve bugünkü otonom ajan mimarilerinin temel taşlarından biri oldu.

Nasıl çalışır?

ReAct döngüsü üç adımdan oluşur: Thought (düşünce — model bir sonraki adımı planlar), Action (eylem — bir araç veya API çağrısı yapar), Observation (gözlem — aracın döndürdüğü sonucu okur). Model bu üçlüyü tekrar tekrar çalıştırır: her gözlemden sonra düşüncesini günceller, planını düzeltir, gerekirse yeni bir eylem seçer. Böylece plan sabit kalmaz, gelen bilgiye göre canlı olarak değişir.

Örneğin bir soruyu yanıtlarken model "bunu bilmiyorum, aramam lazım" diye düşünür, bir arama aracını çağırır, sonucu okur, "işte cevap bu" deyip bitirir.

Neden önemli?

Chain-of-thought tek başına hallüsinasyona açıktır — model bilmediği bir şeyi uydurabilir. ReAct, modeli her adımda dış bir kaynağa bakmaya zorladığı için bu riski azaltır. Ayrıca akıl yürütme izleri insan için okunabilir olduğundan, ajanın neden o kararı verdiğini takip etmek kolaylaşır. Bu da güven ve hata ayıklama açısından değerli.

Kullanım alanları

Soru-cevap sistemleri, web araştırması yapan ajanlar, çok adımlı görev çözen otonom sistemler ve tool-use gerektiren her akış ReAct kalıbından beslenir. Bir modelin bir workflow içinde adım adım araç çağırıp ilerlemesi gereken hemen her senaryoda bu yaklaşımın izi vardır.