ReActパターン

ReActパターンって何？

ReActは「Reasoning（推論）+ Acting（行動）」の略。考えては動き、動いては考えるの繰り返しで答えに近づくループです。一歩推論し、ツールを呼び、結果を見て、また推論する——思考と行動をバラバラにせず、織り交ぜます。

「先に考えてから動く」と何が違う？

従来：一発勝負
モデルが真空状態でじっくり考えるか、ツールを一度呼ぶだけ。途中のフィードバックがありません。
ReAct：進みながら調整
行動のたびに新しい観察が生まれ、その観察が次の一歩を決めます。調べ物と一緒。手がかりを一つ見つけ、それが指す次の手がかりを追います。

ループの仕組みは？

思考（Thought）
モデルは自問します。いま何をすべきか、何を知る必要があるか。
行動（Action）
検索、データベース照会、コード実行など、ツールを呼びます。
観察（Observation）
ツールの結果を次の思考の入力として取り込みます。

なぜ人気なのか

ループが単純で、結果が安定するから。推論に「足場」ができるので、一発で正解しなくても少しずつ近づけ、各ステップがログとして残り検証もしやすい。

まとめ：ReActはAIに「考えて、動いて、確かめる」を繰り返させ、正解へ近づける手法です。