ReAct Agent là gì?

Scrapeless MCP Server cung cấp năng lực web Scrapeless cho các client AI.

Một ReAct agent là một agent dựa trên mô hình ngôn ngữ, đan xen giữa lập luận và hành động, và sử dụng các quan sát từ những hành động đó để định hướng các quyết định sau này. ReAct là viết tắt của reasoning và acting. Đặc điểm nổi bật của nó là vòng lặp phản hồi: agent có thể kiểm tra thông tin từ môi trường trước khi chọn việc cần làm tiếp theo.

Đối với lập trình viên, ReAct là một mẫu quyết định chứ không phải là đảm bảo về lập luận hợp lý. Một mô hình có thể chọn một công cụ không liên quan hoặc hiểu sai một kết quả hợp lệ. Hãy xây dựng vòng lặp xung quanh các hành động quan sát được, đầu ra công cụ được định nghĩa rõ ràng, và các điều kiện tường minh để dừng hoặc báo rằng nhiệm vụ vẫn chưa hoàn thành.

Cách Vòng lặp ReAct Hoạt động

Một vòng lặp ReAct luân phiên giữa việc quyết định cần thông tin hay hành động nào, gọi một công cụ sẵn có, và kết hợp quan sát được trả về. Quyết định tiếp theo sử dụng trạng thái nhiệm vụ đã được cập nhật. Khi bằng chứng là đủ hoặc một điều kiện dừng được đáp ứng, agent trả về một câu trả lời hoặc một kết quả chưa hoàn thành được nêu rõ.

Bài nghiên cứu ReAct gốc kết hợp dấu vết lập luận với các hành động theo nhiệm vụ để các mô hình có thể tương tác với thông tin và môi trường bên ngoài. Đó là một tuyên bố hẹp hơn so với việc nói rằng một ReAct agent hiểu đúng mọi phản hồi của công cụ. Ứng dụng vẫn cần các kiểm tra tại ranh giới giữa quyết định, thực thi và diễn giải.

Trong một nhiệm vụ tài liệu giả định, một agent trước tiên xác định trang cấu hình nào là quan trọng, mở trang đó, và kiểm tra phần liên quan. Nếu phần đó không trả lời câu hỏi, hành động tiếp theo có thể kiểm tra một nguồn khác. Câu trả lời cuối cùng nên phụ thuộc vào bằng chứng đã được kiểm tra thay vì chỉ dựa trên kế hoạch ban đầu.

Văn Bản Lập Luận Không Phải Là Bằng Chứng Thực Thi

Lời giải thích của mô hình về một hành động dự định không chứng minh được hành động đó đã xảy ra. Thời gian chạy phải gọi công cụ và ghi lại kết quả của nó. Tương tự, một phát biểu rằng một trang đã được kiểm tra yếu hơn một quan sát chứa nội dung trang liên quan và một mã định danh nguồn.

Giữ một bản tóm tắt quyết định ngắn gọn khi hữu ích, nhưng hãy làm cho dấu vết hành động trở thành hồ sơ vận hành. Lưu lại danh tính công cụ, tham số đã được xác thực, trạng thái kết quả, và quan sát liên quan. Bạn không cần lộ suy luận riêng tư của mô hình để xác minh việc trình duyệt đã mở một trang hay một đoạn văn được trả về có hỗ trợ cho một khẳng định hay không.

Một việc rà soát hữu ích đặt câu hỏi liệu hành động đã chọn có giải quyết được một yêu cầu còn bỏ ngỏ hay không. Nếu agent đã có đủ bằng chứng, một lần gọi công cụ khác có thể tăng chi phí mà không cải thiện câu trả lời. Nếu bằng chứng chưa đủ, một kết luận trôi chảy không nên kết thúc nhiệm vụ. Cả hai trường hợp đều cần một quy tắc hoàn thành được neo vào yêu cầu của người dùng.

Xác Định Hợp Đồng Công Cụ Trước Vòng Lặp

Một hợp đồng công cụ ReAct mô tả những gì agent có thể yêu cầu, tham số nào là hợp lệ, công cụ trả về gì, và nó có thể gây ra những tác động nào. Một công cụ tìm kiếm chỉ đọc và một công cụ xuất bản không nên có mô tả hoặc quyền giống hệt nhau. Mô hình nên nhận đủ thông tin để lựa chọn chính xác giữa chúng.

Xác thực tham số bên ngoài mô hình. Nếu một công cụ chấp nhận một tập nguồn bị giới hạn, hãy thực thi giới hạn đó trong mã ứng dụng. Nếu một thao tác thay đổi trạng thái bên ngoài, hãy kiểm tra quyền hạn cần thiết trước khi thực thi. Lời giải thích do mô hình tạo ra rằng một hành động là cần thiết, tự thân nó không phải là sự cho phép để thực hiện hành động đó.

Giao diện Scrapeless MCP cung cấp quyền truy cập vào các năng lực web. Việc triển khai ReAct của bạn vẫn chịu trách nhiệm chọn công cụ phù hợp và diễn giải các quan sát của chúng. Tránh giả định rằng một giao diện tự động cung cấp chính sách nhiệm vụ xung quanh, tiêu chí bằng chứng hoặc hành vi dừng.

Xây Dựng Quan Sát Bảo Toàn Ý Nghĩa

Một quan sát nên chứa đủ thông tin cho quyết định tiếp theo mà không chôn vùi tín hiệu liên quan trong đầu ra không liên quan. Đối với việc kiểm tra nguồn, các trường hữu ích bao gồm mã định danh nguồn, nội dung liên quan, trạng thái truy xuất, và mọi giới hạn về những gì đã được quan sát. Giữ lại các phân biệt như đoạn trích tìm kiếm so với văn bản trang đã được kiểm tra.

Một nguồn có thể liên quan nhưng không hỗ trợ cho kết luận được yêu cầu. Một trang sản phẩm có thể nói về một tính năng nhưng bỏ qua tính khả dụng hoặc điều kiện đi kèm. Agent nên ghi lại sự thiếu sót đó thay vì biến tiêu đề trang thành bằng chứng. Định dạng quan sát rõ ràng giúp dễ dàng tách những gì nguồn nói ra khỏi những gì mô hình suy ra.

Quy trình agentic retrieval workflow cho thấy vì sao việc thu thập nguồn và xây dựng câu trả lời cần các hợp đồng riêng. Trong một vòng lặp ReAct, mỗi quan sát mới nên cập nhật một phần cụ thể của trạng thái bằng chứng. Nếu trạng thái không thay đổi, hãy kiểm tra xem liệu agent có đang lặp lại công việc hay đang chọn các hành động không thể giải quyết phần bất định còn lại hay không.

ReAct, Quy trình Cố định và Retrieval

ReAct cho phép mô hình quyết định các hành động sau dựa trên quan sát, trong khi một quy trình cố định xác định chuỗi bước từ trước. Một pipeline cố định có thể dễ xác thực hơn khi mọi yêu cầu đều cần cùng các giai đoạn. ReAct hữu ích khi bước tiếp theo phù hợp phụ thuộc vào những gì một công cụ trả về.

Retrieval-augmented generation có liên quan nhưng khác biệt. Kiến trúc retrieval-augmented generation architecture gốc kết hợp sinh nội dung với thông tin được truy xuất. Retrieval có thể là một phần của ReAct agent, nhưng một hệ thống có thể truy xuất bằng chứng mà không cần vòng lặp do mô hình điều khiển. Hãy mô tả luồng điều khiển thực tế thay vì dùng các thuật ngữ này thay thế cho nhau.

Reflection là một ý tưởng tách biệt khác. Nghiên cứu về phản hồi và tự phản tư của tác nhân-ngôn ngữ nghiên cứu cách phản hồi có thể được lưu giữ để ảnh hưởng đến hành vi tiếp theo. Một vòng lặp ReAct thông thường không nhất thiết phải triển khai cơ chế bộ nhớ đó. Chỉ thêm nó khi bạn có lý do và có thể đánh giá liệu phản hồi được lưu giữ có cải thiện nhiệm vụ hay không.

Đặt Quy tắc Dừng Được Thời Gian Chạy Thực Thi

Một tác nhân ReAct cần các quy tắc dừng cho thành công, bằng chứng không đủ và giới hạn tài nguyên. Xác định điều gì phải đúng trước khi nhiệm vụ được coi là hoàn thành. Đối với câu trả lời có hỗ trợ từ nguồn, điều này có thể yêu cầu bao phủ đầy đủ các khẳng định được yêu cầu và kiểm tra bằng chứng cho từng khẳng định.

Đặt giới hạn về số bước, thời gian trôi qua và mức tiêu thụ được phép tùy theo ứng dụng. Thực thi các giới hạn đó trong thời gian chạy thay vì chỉ dựa vào prompt. Nếu đạt đến một giới hạn, hãy trả về phần công việc đã hoàn thành và yêu cầu chưa được giải quyết một cách rõ ràng. Việc dừng do tài nguyên không nên được báo cáo như một câu trả lời thành công chỉ vì tác nhân đã tạo ra văn bản cuối cùng.

Phát hiện các hành động lặp lại mà không bổ sung thêm thông tin. Thời gian chạy có thể so sánh các yêu cầu công cụ đã được chuẩn hóa và những thay đổi về bằng chứng để xác định tiến trình bị đình trệ. Cho tác nhân một cách được xác định rõ ràng để báo cáo rằng các công cụ hiện có không thể trả lời câu hỏi. Điều này thường hữu ích hơn so với việc buộc phải thực hiện một hành động khác khi không có bước hợp lệ tiếp theo.

Kiểm tra Các Quyết Định Cũng Như Câu Trả Lời Cuối Cùng

Đánh giá ReAct nên xem xét liệu tác nhân có chọn hành động phù hợp, hiểu đúng các quan sát và dừng lại trong điều kiện thích hợp hay không. Một câu trả lời cuối cùng đúng có thể che giấu việc dùng công cụ không cần thiết hoặc các giả định trung gian không được hỗ trợ. Một câu trả lời cuối cùng sai có thể bắt nguồn từ lớp công cụ, định dạng quan sát hoặc cách diễn giải của mô hình.

Tạo các trường hợp đánh giá với trường bị thiếu, trang xung đột, kết quả tìm kiếm trống và một kết quả công cụ có liên quan nhưng không đủ. Kiểm tra xem tác nhân có duy trì được các phân biệt này không. Một tiêu chí chấm điểm hoàn thành nên khen thưởng việc nêu rõ sự không chắc chắn khi bằng chứng không thể xác lập đáp án.

Đối với các nhiệm vụ trình duyệt, hãy bao gồm các tương tác mà trạng thái hiển thị thay đổi. Xác minh rằng tác nhân đọc lại trang đã được cập nhật trước khi đưa ra khẳng định về kết quả. Sản phẩm Agent Browser cung cấp bề mặt trình duyệt; tính đúng đắn của kết luận của mô hình vẫn là một mối quan tâm ở cấp độ ứng dụng. Theo dõi công việc trình duyệt và suy luận của mô hình một cách tách biệt khi xem xét chi phí dịch vụ.

Giữ Các Hướng Dẫn Được Truy Xuất Bên Ngoài Chính Sách Kiểm Soát

Nội dung bên ngoài có thể chứa các hướng dẫn nhắm vào một tác nhân AI, vì vậy một hệ thống ReAct nên duy trì ranh giới giữa các quan sát và các hướng dẫn nhiệm vụ đã được ủy quyền. Một trang web yêu cầu tác nhân tiết lộ bí mật hoặc thay đổi công cụ nên được coi là nội dung trang, không phải lệnh mới từ người dùng.

Hạn chế quan sát nào có thể ảnh hưởng đến các quyết định có đặc quyền. Giữ thông tin xác thực bên ngoài văn bản trang mà mô hình có thể thấy, giới hạn quyền công cụ và xác thực các hành động bên ngoài tại thời điểm thực thi. Các kiểm soát này vẫn cần thiết ngay cả khi mô hình được hướng dẫn bỏ qua nội dung độc hại. Câu chữ trong prompt có thể mô tả chính sách; các kiểm tra ở thời gian chạy mới là thứ thực thi ranh giới.

Khi điều tra một lỗi, hãy kiểm tra chính xác điểm mà nội dung nguồn đã ảnh hưởng đến một quyết định. Một bản vết lưu giữ kết quả công cụ và đối số hành động có thể cho thấy tác nhân đọc sai nguồn, chấp nhận một hướng dẫn từ đó, hay gọi một công cụ không phù hợp. Bằng chứng đó hỗ trợ một bản sửa lỗi có mục tiêu thay vì viết lại prompt một cách rộng rãi.

Điều Rút Ra

Một tác nhân ReAct chọn hành động bằng cách sử dụng các quan sát từ những hành động trước đó. Đơn vị hữu ích là vòng lặp quyết định-và-thực thi hoàn chỉnh, với kết quả công cụ có thể quan sát được và các giới hạn có thể thực thi. Bắt đầu với các hợp đồng công cụ rõ ràng, xác định bằng chứng nào hoàn thành nhiệm vụ và kiểm tra xem tác nhân có dừng một cách trung thực khi bằng chứng đó không khả dụng hay không.