ReAct là một phương pháp thiết kế agent cho phép LLM luân phiên lặp lại lý luận và hành động, đồng thời sử dụng các công cụ để đi đến câu trả lời.
ReAct là một mẫu cơ bản cho một AI agent được đề xuất vào năm 2022 và là một phương pháp giải quyết một nhiệm vụ bằng cách lặp đi lặp lại vòng lặp ``Suy nghĩ → Hành động (tìm kiếm hoặc gọi API) → Quan sát''. Thật dễ hiểu nếu bạn coi nó như sự kết hợp của Chuỗi suy nghĩ, nơi bạn chỉ lý luận trong đầu và việc thực thi một công cụ bên ngoài. Nó được sử dụng rộng rãi như một hành vi tiêu chuẩn trong các framework như LangChain và CrewAI. Có ba cạm bẫy trong hoạt động thực tế vào năm 2026. (1) Vòng lặp vượt khỏi tầm kiểm soát và lãng phí mã thông báo - 1 nhiệm vụ có thể tiêu tốn hàng chục nghìn đến hàng trăm nghìn mã thông báo và trong trường hợp mô hình cao cấp GPT/Claude, giới hạn bước tối đa và bảo vệ ngân sách là điều cần thiết. (2) Nếu các Quan sát trung gian có nhiều nhiễu, suy luận sẽ sụp đổ (suy thoái ngữ cảnh). (3) AI chấp nhận kết quả quan sát theo mệnh giá và khuếch đại ảo giác. Về cách chọn tại hiện trường, nếu quy trình cố định, chuỗi lệnh gọi hàm đơn giản sẽ rẻ hơn, nhanh hơn và ổn định hơn ReAct. Chính sách hoạt động của ReviewAI là chỉ sử dụng ReAct cho các nhiệm vụ khám phá khi không thể đọc được tuyến đường và luôn gửi các bước trung gian tới nhật ký và đánh giá của con người.