ReWOO là một mẫu thiết kế tách biệt việc suy luận (lập kế hoạch) AI agent và quan sát bằng cách thực thi công cụ để giảm số lượng lệnh gọi LLM.
ReWOO (Reasoning WithOut Observation) là một phương pháp được đề xuất như một cách tiếp cận hiệu quả đối với ReAct (một phương pháp lặp lại suy nghĩ → hành động → quan sát từng bước một), là một mẫu thiết kế điển hình cho các AI agent. Vì ReAct gọi LLM cho mỗi bước nên chi phí và độ trễ có xu hướng tăng khi số lượng lệnh gọi công cụ tăng lên. ReWOO được thiết kế để giảm thiểu số lượng lệnh gọi LLM bằng cách tách phần này thành ba mô-đun: Planner (lập kế hoạch trước cho toàn bộ kế hoạch thực hiện và kết hợp đầu ra của công cụ dưới dạng biến giữ chỗ), Worker (thực thi từng công cụ và điền vào phần giữ chỗ) và Solver (tổng hợp câu trả lời cuối cùng từ các kết quả được thu thập). Trong các hoạt động thực tế vào năm 2026, nó sẽ được áp dụng rộng rãi như một phương pháp tối ưu hóa chi phí cho các AI agent liên quan đến các lệnh gọi công cụ nhiều giai đoạn, nhưng nó có nhược điểm là phải sửa kế hoạch trước, gây khó khăn cho việc điều chỉnh quy trình nếu kết quả thực hiện công cụ trung gian khác với mong đợi. Trong lĩnh vực này, phương pháp lựa chọn cơ bản là sử dụng ReWOO cho các tác vụ thông thường có quy trình dễ đọc và ReAct cho các tác vụ yêu cầu nhiều ngoại lệ.