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ReAct (ragiona e agisci)

Ragionamento

Livello 3 · Tecniche agentiche

Alterna passaggi di ragionamento ad azioni (chiamate a strumenti) e ai loro risultati osservati.

ReAct combina ragionamento e azione: invece di ragionare fino alla risposta in un unico passaggio, il modello alterna un Pensiero (cosa fare dopo e perché), un'Azione (chiamare uno strumento o cercare qualcosa), e un'Osservazione (il risultato), ripetendo finché non ha abbastanza informazioni per una Risposta finale. Questo permette al modello di correggere la rotta in base a risultati reali invece di ragionare solo su ciò che già sa.

Quando usarla

Usalo ogni volta che il compito richiede informazioni o capacità che il modello non possiede già — cercare qualcosa, chiamare un'API, eseguire un calcolo — e il passo giusto successivo dipende da ciò che emerge dal precedente.

Quando evitarla

Evitalo per compiti autosufficienti che non richiedono ricerche esterne o strumenti: la struttura Pensiero/Azione/Osservazione aggiunge solo overhead quando non c'è nulla da osservare.

Vantaggi

Ancora il ragionamento a risultati intermedi reali invece che a supposizioni
Supporta naturalmente compiti multi-passaggio che dipendono dall'output di uno strumento
Rende ispezionabile ogni punto di decisione (perché questa azione, dato questo pensiero)

Svantaggi

Richiede di definire e collegare realmente le azioni/strumenti disponibili
Più token e turni di una risposta diretta
Può entrare in un ciclo inutile se la condizione di arresto non è chiara

Esempi

Trova il meteo attuale nella città dove aprirà il nostro prossimo ufficio, e consiglia cosa portare per una visita di 3 giorni la prossima settimana.

Azioni disponibili: search_web(query), get_weather(città, intervallo_date)

Fermati quando: conosci la città, il meteo per le date della visita, e puoi dare un consiglio su cosa portare.

Alterna un Pensiero, un'Azione (una tra quelle disponibili, con il suo input) e un'Osservazione (il risultato dell'azione), finché non puoi dare una Risposta finale.

Si abbina bene con

Prompting con vincoli Chiamata a strumenti (Tool calling)Plan-and-Execute (pianifica ed esegui)Formattazione dell'output Reflexion (riflessione e ritentativo)

Provala

Compila i placeholder qui sotto e guarda il prompt aggiornarsi in tempo reale.

Obiettivo

Cosa vuoi ottenere.

Azioni disponibili

Elenca gli strumenti/azioni che il modello può usare, uno per riga (es. search_web(query), get_weather(città)).

Fermati quando

Quando il modello ha raccolto informazioni sufficienti per dare una risposta finale?

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Parole: 239
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Tempo di lettura

Punteggio di qualità6

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Struttura Markdown0

Suggerimenti

Compila i placeholder rimasti.
Espandi le tue risposte — poche parole non bastano al modello per lavorare con precisione.
Aggiungi contesto di sfondo perché il modello capisca la situazione.

{{OBIETTIVO}} Available actions: {{AZIONI_DISPONIBILI}} Stop when: {{FERMATI_QUANDO}} Alternate between a Thought, an Action (one of the available actions, with its input), and an Observation (the action's result), until you can give a final Answer.

AI Assistant