ReAct Agent (ReAct-agent)

Hvordan virker en ReAct Agent?

En ReAct Agent opererer i en løkke med tre elementer: Thought, Action og Observation. Først formulerer agenten en tanke, der beskriver dens nuværende forståelse af opgaven og hvad det logiske næste skridt er. Derefter udfører den en konkret handling, fx at søge i en database, kalde et API eller beregne et tal. Endelig observerer den resultatet og vurderer, om opgaven er løst, eller om der er brug for endnu en iteration.

Tankedelen er det, der adskiller ReAct fra enklere agent-arkitekturer. Ved at formulere ræsonnementer eksplicit, kan modellen planlægge, opdage fejl undervejs og justere sin strategi. Det svarer til den indre monolog, mennesker bruger, når de løser komplekse problemer trin for trin.

Action-delen giver agenten adgang til eksterne værktøjer. Det kan være websøgninger, opslag i virksomhedens dokumenter, beregninger eller integrationer med andre systemer. Uden denne kobling til omverdenen ville agenten være begrænset til det, den allerede ved fra sin træningsdata.

Observation-delen lukker løkken. Agenten evaluerer, hvad handlingen returnerede, og beslutter om svaret er tilstrækkeligt, eller om den skal tænke videre. Denne feedback-mekanisme er grunden til, at ReAct-agenter kan løse opgaver, der kræver flere trin og dynamisk tilpasning.

Consile designer og implementerer ReAct-baserede AI-agenter til danske virksomheder. Kontakt os for at drøfte, hvordan intelligente agenter kan automatisere komplekse processer i jeres organisation.

ReAct-agenter i erhvervslivet

ReAct-mønstret er særligt værdifuldt i scenarier, hvor en AI-agent skal navigere komplekse processer med flere skridt. I kundesupport kan en ReAct Agent fx forstå en kundehenvendelse, slå ordrehistorik op, tjekke lagerstatus og formulere et svar, alt i én sammenhængende proces, der tilpasser sig det konkrete problem.

Inden for AI-agenter til salg og marketing bruges ReAct til lead-kvalificering, hvor agenten trækker data fra CRM, vurderer sandsynlighed for konvertering og anbefaler næste bedste handling. Den iterative natur gør den velegnet til opgaver, hvor svaret afhænger af, hvad agenten finder undervejs.

I compliance og risikostyring kan ReAct-agenter gennemgå dokumenter, krydstjekke med regelsæt og identificere afvigelser. Fordi agenten eksplicit viser sin ræsonneringsproces, er det muligt at auditere dens beslutninger, hvilket er afgørende i regulerede brancher.

De fleste enterprise-implementeringer kombinerer ReAct med en overordnet planlægningsstruktur. Den ydre ramme definerer workflowets trin, mens ReAct-løkker håndterer de taktiske beslutninger inden for hvert trin. Det giver både fleksibilitet og forudsigelighed.

Hvad en ReAct Agent ikke er

En ReAct Agent er ikke det samme som et simpelt Chain of Thought-prompt. Chain of Thought handler om at få modellen til at tænke trin for trin, men uden at handle i omverdenen. ReAct tilføjer det afgørende element: at agenten faktisk kan gøre noget mellem sine tanker, hente ny information og tilpasse sig baseret på observationer.

Det er heller ikke en rigid regelmotor. En ReAct Agent følger ikke et foruddefineret workflow med faste forgreninger. Den bruger sin sprogmodels ræsonneringsevne til dynamisk at vælge næste skridt. Det gør den fleksibel, men stiller også krav til guardrails, der sikrer, at agenten holder sig inden for acceptable grænser.

Endelig er ReAct ikke en specifik software eller et produkt. Det er et arkitekturmønster, som implementeres i frameworks som LangChain, LangGraph, CrewAI og mange andre. Når man taler om at bygge en ReAct Agent, handler det om at strukturere sin AI-agent efter Thought-Action-Observation-løkken.