ReActとは？

ReActとは？（Reason + Act）

ReAct（Reason + Act） とは、
LLMが「推論（Reasoning）」と「行動（Action）」を行き来しながらタスクを解決するためのフレームワーク です。

公式論文

• ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
  Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao
  *Google Research,Princeton
• ReAct 論文 PDF (arXiv)
  https://arxiv.org/abs/2210.03629
• ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
  https://research.google/blog/react-synergizing-reasoning-and-acting-in-language-models
• REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS
  https://collaborate.princeton.edu/en/publications/react-synergizing-reasoning-and-acting-in-language-models/

ReActの核心：推論と行動をLLMが「交互」に行う

ReActは、従来の「Chain-of-Thought（CoT：思考の分解）」と
「Tool Use（ツール利用）/ エージェント行動」を組み合わせた構造です。

LLM が以下のように動きます：

1. Reason（推論）
   • 次に何をすべきか、思考（Chain-of-Thought）を生成
2. Act（行動）
   • 外部ツールの呼び出し
   • 計算、検索、API呼び出し
   • またはメモリ操作
3. Obs（Observation：観察）
   • ツールの結果を受け取る
4. Reason（再推論）
   • 結果を踏まえて次の行動を決定

まとめ

• ReAct = Reason + Act（推論＋行動）を交互に行うLLMフレームワーク
• LLMエージェント（AI Agent）の基礎技術になっている