ReAct-промптинг

ReAct (Reasoning + Acting, «рассуждение + действие») — это фреймворк промптинга, представленный в исследовательской статье 2022 года, который чередует явные шаги рассуждения с конкретными действиями — как правило, вызовами инструментов вроде веб-поиска, запросов к базе данных или обращений к API — в повторяющемся цикле Мысль → Действие → Наблюдение. Это позволяет модели собирать новую информацию прямо в процессе выполнения задачи, а не полагаться только на то, что она «знает» из обучения. В цикле ReAct модель сначала формулирует Мысль (рассуждение о том, что делать дальше), затем совершает Действие (конкретный вызов инструмента, например search("текущая погода в Токио")); приложение выполняет это действие и возвращает Наблюдение (реальный результат работы инструмента) обратно в промпт, после чего модель снова рассуждает с учётом новой информации — и так до тех пор, пока не накопит достаточно данных для Итогового ответа. Этот паттерн — прямой концептуальный предок современного «ИИ-агента»: практически каждый агентный фреймворк, построенный на вызове функций или инструментов (агенты LangChain, использование инструментов в Claude, многошаговые циклы function calling у OpenAI), реализует под капотом тот или иной вариант цикла ReAct. ReAct значительно снижает галлюцинации по сравнению с ответом модели исключительно по параметрической памяти, поскольку фактические утверждения опираются на реальные результаты инструментов, а не на потенциально устаревшие или неверные внутренние знания модели, и оставляет отлаживаемый журнал аудита (лог Мысль/Действие/Наблюдение), точно показывающий, почему модель пришла к такому ответу. Для разработчиков SaaS циклы в стиле ReAct — это основа любой «агентной» ИИ-функции, которой нужно что-то искать, совершать многошаговые действия или взаимодействовать с внешними системами, а не просто генерировать текст по статичному промпту. Разобранный пример: функция ИИ-ассистента для исследований, отвечающая на вопрос «Кто сейчас CEO компании, купившей главного конкурента Figma?», запускает цикл ReAct: Мысль: «Сначала нужно определить главного конкурента Figma». Действие: search("главный конкурент Figma инструмент дизайна"). Наблюдение: «Часто упоминаются Sketch и Adobe XD; сделка Adobe по покупке Figma сорвалась в 2023 году, но Adobe XD — прямой конкурент...» Мысль: «Вопрос, вероятно, касается компании, которую КУПИЛИ. Проверю историю поглощений». Действие: search("инструмент дизайна куплен компанией 2024"). Наблюдение: «InVision закрылся; Framer остаётся независимым...» Мысль: «Теперь у меня достаточно проверенной информации, чтобы ответить точно, со ссылками на источники, а не гадая». Итоговый ответ: [обоснованный ответ со ссылками на источники]. Без ReAct модель отвечала бы исключительно на основе обучающих данных, рискуя дать устаревший или выдуманный ответ; с ReAct каждое утверждение можно проследить до реального, датированного наблюдения инструмента.