ReAct エージェントとは何ですか？

Scrapeless MCP Server は、Scrapeless のウェブ機能を AI クライアントに公開します。

ReAct エージェントは、推論と行動を交互に行い、その行動から得られた観測結果を利用して後の判断を導く、言語モデルエージェントです。ReAct は reasoning（推論）と acting（行動）を省略した名称です。その決定的な特徴はフィードバックループであり、エージェントは次に何をするか決定する前に、環境からの情報を確認することができます。

開発者にとって、ReAct は健全な推論を保証するものではなく、意思決定パターンである。モデルは無関係なツールを選択したり、有効な結果を読み違えたりする可能性がある。観測可能なアクション、明確に定義されたツールの出力、およびタスクが未完了であることを停止あるいは報告するための明示的な条件に基づいてループを構築すること。

ReAct ループの仕組み

ReAct ループは、「どの情報や行動が必要かを判断する段階」「利用可能なツールを呼び出す段階」「返ってきた観測結果を取り込む段階」を交互に繰り返します。次の意思決定は、更新されたタスク状態に基づいて行われます。証拠が十分に揃うか、停止条件に達したとき、エージェントは最終的な回答、または不完全であることを明示した結果を返します。

元の ReAct 研究 推論の過程とタスク固有のアクションを組み合わせることで、モデルが外部の情報や環境と相互作用できるようにする。この主張は、「ReAct エージェントがあらゆるツールの応答を正しく理解する」と言うよりも限定的なものである。依然として、意思決定・実行・解釈の境界部分にはアプリケーション側での検証が必要となる。

仮想的なドキュメント作成タスクにおいて、エージェントはまずどの設定ページが重要かを特定し、そのページを開いて該当するセクションを確認します。もしそのセクションが質問に答えていなければ、次のアクションとして別の情報源を調査することができます。最終的な回答は、最初の計画だけでなく、調査した証拠に基づいている必要があります。

実行証拠としての推論テキストではない

モデルが意図した行動について説明したとしても、それだけではその行動が実際に行われたことを示すものではありません。ランタイムはツールを呼び出し、その結果を取得しなければなりません。同様に、「ページを確認した」という記述は、関連するページ内容とソース識別子を含む観察結果に比べて、証拠としては弱いものです。

有用な場合は簡潔な決定サマリーを保持しつつ、アクショントレースとしてオペレーション記録を残してください。 ツールの識別子、検証済みの引数、結果ステータス、および関連する観測結果を保存します。 ブラウザがページを開いたかどうか、あるいは返された文章が主張を裏付けているかどうかを検証するために、非公開のモデル推論を開示する必要はありません。

有用なレビューでは、選択された行動が未解決の要件に対処していたかどうかを問います。エージェントがすでに十分な証拠を持っている場合、別のツール呼び出しは、回答を改善することなくコストを増やすだけかもしれません。証拠が不十分な場合は、流暢な結論であってもタスクを終了すべきではありません。どちらの場合も、ユーザーの要求に根ざした完了ルールが必要です。

ループに入る前にツール契約を定義する

ReAct ツール契約は、エージェントが何を要求できるか、どの引数が有効か、ツールが何を返すか、そしてどのような効果を持ちうるかを記述するものです。読み取り専用の検索ツールと公開用ツールは、互換的な説明や権限を持つべきではありません。モデルは、それらの中から正確に選択できるだけの十分な情報を受け取る必要があります。

モデルの外部で引数を検証してください。ツールが限定されたソース集合を受け付ける場合は、アプリケーションコード内でその集合を強制してください。操作が外部状態を変更する場合は、実行前に必要な権限を確認してください。ある行為が必要だとするモデル生成の説明それ自体は、その行為を実行するための権限にはなりません。

The Scrapeless MCP インターフェース ウェブ機能へのアクセスを提供します。あなたのReAct実装は、引き続き適切なツールを選択し、その観察結果を解釈する責任を負います。インターフェースが自動的に周辺のタスクポリシー、証拠の評価基準、または停止動作を提供していると仮定しないでください。

意味を保つ観察結果を構築する

観察には、次の意思決定に必要な情報が十分に含まれていなければならず、関連するシグナルが無関係な出力の中に埋もれてしまってはいけない。ソース調査において有用なフィールドには、ソース識別子、関連する内容、取得ステータス、および観察内容に関するあらゆる制限が含まれる。検索スニペットと検査されたページ本文などの区別は保持すること。

情報源は、要求された結論を支持していなくても関連性を持つ場合があります。製品ページは、ある機能について説明していても、その利用可能性や条件については触れていないことがあります。エージェントは、ページタイトルを証拠に仕立てるのではなく、その欠落を記録すべきです。明確な観察の形式は、情報源が述べている内容と、モデルが推論している内容を分離しやすくします。

The エージェント型検索ワークフロー なぜソース収集と回答構築に別々のコントラクトが必要なのかを示しています。ReAct ループでは、新しい観察ごとに証拠状態の特定の部分を更新する必要があります。状態が変化しない場合は、エージェントが作業を繰り返しているのか、残っている不確実性を解消できないアクションを選択しているのかを確認してください。

ReAct、固定ワークフロー、および検索

ReAct は、観測結果から後続のアクションをモデル自身が決められる一方で、固定ワークフローでは手順の順序があらかじめ定義されています。すべてのリクエストで同じ処理段階が必要な場合、固定パイプラインの方が検証しやすいことがあります。ReAct は、次に取るべき適切なステップがツールの返す結果に依存するような場面で有用です。

検索拡張生成は関連していますが、異なる概念です。元の 検索拡張生成アーキテクチャ 生成と取得した情報を組み合わせます。リトリーバルは ReAct エージェントの一部になり得ますが、システムはモデル制御ループなしで証拠を取得することもできます。用語を同義的に使うのではなく、実際の制御フローを説明してください。

リフレクションは、さらに別個の概念です。リフレクションに関する研究は 言語エージェントのフィードバックと振り返り フィードバックをどのように保持し、その後の振る舞いに影響させられるかを研究する。通常の ReAct ループには、その記憶メカニズムを必ずしも実装する必要はない。理由があり、保持されたフィードバックがタスクを改善するか評価できる場合にのみ追加すること。

実行時に強制される停止ルールを設定する

ReAct エージェントには、成功、不十分な証拠、およびリソース制限に関する停止ルールが必要である。タスクが完了したと見なされる前に、何が真でなければならないかを定義する。ソースに裏付けられた回答の場合、これは要求された主張を網羅し、それぞれについて検証された裏付けを確認することを要件とするかもしれない。

ステップ数、経過時間、許可される消費量にアプリケーションに応じた上限を設定する。完全にプロンプトに頼るのではなく、これらの制限を実行時に強制する。制限に達した場合は、完了した作業と未解決の要件を明確に返すこと。リソースによる停止は、エージェントが最終テキストを生成したというだけで、成功した回答として報告されるべきではない。

情報を追加しない反復的なアクションを検出する。実行時は、正規化されたツール要求と証拠の変化を比較することで、進捗が停滞しているかを識別できる。利用可能なツールでは質問に答えられないことをエージェントが報告する、定義済みの方法を用意すること。有効な次の一手が存在しないときに、無理にさらなるアクションを強いるよりも、この方が有用であることが多い。

最終回答だけでなく意思決定もテストする

ReAct の評価では、エージェントが適切なアクションを選択したか、観察結果を理解したか、そして適切な条件のもとで停止したかを調べる必要がある。正しい最終回答は、不必要なツール使用や裏付けのない中間仮定を覆い隠す場合がある。誤った最終回答は、ツール層、観察のフォーマット、またはモデルによる解釈に由来しうる。

欠落フィールド、矛盾するページ、空の検索結果、関連しているが不十分なツール結果を含む評価ケースを作成する。エージェントがこれらの違いを保持しているか確認する。完成度の評価基準では、証拠によって回答が確立できない場合に、不確実性を明確に述べることに報酬を与えるべきである。

ブラウザタスクでは、可視状態が変化するインタラクションを含める。エージェントが結果について主張する前に、更新されたページを読んでいるかを検証する。 Agent Browser 製品 はブラウザのサーフェスを提供するが、モデルの結論の正しさは依然としてアプリケーションレベルの懸念事項である。 サービスコスト.

取得した指示を制御ポリシーの外側に保つ

外部コンテンツには AI エージェントを対象とした指示が含まれる可能性があるため、ReAct システムは観察結果と、認可されたタスク指示との境界を保持すべきである。エージェントに秘密を明かすよう求めたり、ツールの変更を指示したりする Web ページは、ユーザーからの新たなコマンドではなく、ページコンテンツとして扱われるべきである。

特権的な決定に影響を与えうる観察結果を制限する。認証情報はモデルから見えるページテキストの外に置き、ツール権限の範囲を定め、外部アクションは実行時に検証する。これらのコントロールは、モデルに悪意あるコンテンツを無視するよう指示している場合でも必要なままである。プロンプト文言でポリシーを記述できるが、境界を強制するのは実行時チェックである。

障害を調査する際には、ソースコンテンツが決定に影響を与えた正確なポイントを調べる。ツール結果とアクション引数を保持するトレースによって、エージェントがソースを読み違えたのか、ソースからの指示を受け入れたのか、不適切なツールを呼び出したのかを示せる。その証拠により、広範なプロンプトの書き換えではなく、ピンポイントの修正が可能になる。

まとめ

ReAct エージェントは、以前のアクションからの観察結果を用いてアクションを選択する。有用な単位は、ツールの結果が観測でき、制限が強制される完全な意思決定と実行のループである。明確なツール契約から始め、どのような証拠がタスク完了となるかを定義し、その証拠が利用できないときにエージェントが正直に停止するかをテストする。