チャットボットからエージェントへの移行は、より大きなモデルではなくアーキテクチャの問題です。ReAct（Reasoning + Acting）は、AIシステムが目標について考え、行動し、完了するまでループするパターンです。この記事では、モデルが次のステップを推論し、ツールを呼び出し、結果を観察して繰り返すという中核的なループを説明しています。一回限りのChatGPT応答とは異なり、このループによりフライト予約やコード実行などのマルチステップタスクを処理できます。開発者にとって、ReActの理解は信頼性の高いエージェント構築の基礎です。構造化された推論トレース、ツール統合、停止条件の重要性がポイントです。このパターンはシンプルですが強力で、多くの最新エージェントフレームワークの基盤となっています。
ReActエージェントのパターンを実践的に解説。推論と行動のループで目標駆動型AIを実現する方法を紹介。