ReAct
ReAct
ReAct는 Reason과 Act를 의미합니다. 에이전트는 행동하고, 결과를 읽고, 그 사실을 다음 단계에 사용합니다. 이것은 React가 아닙니다.
다른 예시
에이전트가 배포 아이디어를 테스트하고, 상태를 확인하고, 아이디어를 고친 뒤 파일을 하나 검사하고 쓰기 전에 멈춰요.
주요 부분
- 01User intent and context
- 02Model or tool decision
- 03Grounded result and fallback
사용할 때
각 결과가 다음 선택을 바꾸는 다단계 작업에 사용하세요.
다음 경우에는 사용하지 마세요
개인적인 사고를 노출하거나 루프를 제한 없이 실행하지 마십시오. 한 단계 작업에는 필요하지 않습니다.
코드에서 사용된 이름
reason/plan → action → observation → update 출시하기 전에
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome：Complete the task with ReAct (ReAct)。 User context：에이전트가 배포 아이디어를 테스트하고, 상태를 확인하고, 아이디어를 고친 뒤 파일을 하나 검사하고 쓰기 전에 멈춰요. AI method or concept：ReAct (ReAct)。 Why it fits：각 결과가 다음 선택을 바꾸는 다단계 작업에 사용하세요. Do not use it when：개인적인 사고를 노출하거나 루프를 제한 없이 실행하지 마십시오. 한 단계 작업에는 필요하지 않습니다. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：하나의 공식 표준이 전체 용어를 통제하지 않음. 의미는 팀, 플랫폼 또는 프레임워크마다 달라질 수 있음. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
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Review how ReAct (ReAct) is used now. Definition: ReAct는 Reason과 Act를 의미합니다. 에이전트는 행동하고, 결과를 읽고, 그 사실을 다음 단계에 사용합니다. 이것은 React가 아닙니다. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.