Der Wandel von Chatbots zu Agenten ist keine Frage größerer Modelle, sondern der Architektur. ReAct (Reasoning + Acting) ist ein Muster, bei dem ein KI-System zwischen dem Nachdenken über ein Ziel und dem Ausführen von Aktionen wechselt und dabei Schleifen durchläuft, bis es fertig ist. Dieser Beitrag erklärt die Kernschleife: Das Modell überlegt den nächsten Schritt, ruft ein Tool auf, beobachtet das Ergebnis und wiederholt. Anders als eine einmalige ChatGPT-Antwort ermöglicht diese Schleife die Verarbeitung mehrstufiger Aufgaben wie Flugbuchungen oder Codeausführung. Für Entwickler ist das Verständnis von ReAct grundlegend für den Bau zuverlässiger Agenten. Wichtige Punkte sind strukturierte Reasoning-Traces, Tool-Integration und Abbruchbedingungen. Das Muster ist einfach, aber mächtig und bildet die Grundlage vieler moderner Agenten-Frameworks.
Eine praktische Erklärung des ReAct-Agenten-Paradigmas, das zeigt, wie iterative Reasoning-Action-Schleifen zielgerichtete KI ermöglichen.