ReAct — фреймворк заставляет LLM сверять данные и уменьшает риск галлюцинаций

Автор Humna Ghufran приводит практический пример: агент на основе LLM выполнил многошаговую задачу, последовательно совершал действия и вернул структурированный, но полностью неверный ответ, потому что ни разу не сверил свои предположения с реальными данными. Этот инцидент демонстрирует базовое ограничение «сырых» больших языковых моделей: они способны к последовательному рассуждению, но рассуждают на основе внутренних, иногда ложных допущений, что приводит к уверенным, но ошибочным итогам.

ReAct — сокращение от reasoning and acting — предлагает иной цикл работы агента: «мысль → действие → наблюдение». Модель формулирует, что нужно узнать, предпринимает конкретное действие (например, вызов внешнего инструмента), получает наблюдение и на его основе решает следующий шаг или возвращает итог. Такой режим заставляет модель «думать вслух» и связывать выводы с реальными данными, а не только с внутренними гипотезами. Под «действиями» в ReAct понимаются реальные обращения к инструментам: поисковые запросы, HTTP‑вызовы к API, запросы к базам данных или выполнение кода. «Наблюдения» — это ответы от поиска, выводы выполненного кода, данные из базы или сообщения об ошибках. Прямой доступ к результатам этих действий позволяет агенту корректировать предположения и снижает вероятность генерации выдуманных фактов.

Фреймворк уже получил широкое отражение в экосистеме разработки агентов: существуют реализации ReAct‑стиля в специализированных инструментариях, а для продакшн‑сборок рекомендуются графовые фреймворки, которые упрощают интеграцию инструментов и управление состоянием агента. Для эффективной работы ReAct‑агента предпочтительны модели с сильными способностями к многошаговому рассуждению — такие модели лучше формулируют промежуточные запросы и корректно интерпретируют наблюдения. Практические последствия для разработчиков очевидны: привязка ответов к извлечённым данным сокращает частоту галлюцинаций; агенты могут самостоятельно управлять списком задач и добирать недостающую информацию, уменьшая потребность в ручном прописывании всех ветвей логики. Главный риск — зацикливание цикла «мысль→действие→наблюдение»: чтобы защититься от бесконечных запросов и резкого роста расходов, в реализации вводится конфигурируемый лимит итераций, ограничивающий число шагов в одном прогоне агента.