ReAct
Descrição
Um único agente, conduzido por um modelo, repete um ciclo de três passos: raciocina sobre a tarefa (thought), escolhe entre chamar uma ferramenta ou dar a resposta final (action) e registra o resultado da ferramenta no contexto (observation). A cada volta o modelo reavalia o plano com base no que acabou de observar, até concluir.
Quem decide o próximo passo é o próprio modelo, em tempo de execução, por isso o caminho não é previsível. O contexto é o histórico acumulado de pensamentos, ações e observações. Também é conhecido como Reason and Act.
Problemas que resolve
- Tarefas em que o plano completo não pode ser definido de antemão e precisa ser ajustado conforme novas informações aparecem.
- Necessidade de combinar raciocínio com acesso a ferramentas e fontes externas em um mesmo fluxo.
- Depuração de decisões do agente, já que a transcrição do raciocínio fica registrada.
Quando usar
- Tarefas complexas e dinâmicas que exigem planejamento e ajuste contínuos.
- Cenários em que um único agente basta, com custo e manutenção menores que um sistema multiagente.
- Exemplo da fonte: um agente de robótica traça um caminho até o objetivo, move um trecho, observa o ambiente e replaneja diante de novos obstáculos.
Quando evitar
- O fluxo é conhecido e previsível: um workflow determinístico é mais barato e estável.
- A latência é crítica, pois cada volta do ciclo a aumenta.
- A qualidade do raciocínio do modelo não é confiável para a tarefa, ou as ferramentas podem devolver resultados enganosos sem validação.
Trade-offs
| Ganho | Custo / Risco |
|---|---|
| Adapta o plano a cada observação | Cada iteração adiciona latência e tokens |
| Mais simples e barato de construir e manter que um sistema multiagente | A qualidade depende muito do raciocínio do modelo |
| A transcrição de raciocínio ajuda na depuração | Um resultado de ferramenta enganoso pode contaminar a resposta final |
- Condições de saída: o agente encontra uma resposta conclusiva, atinge um número máximo de iterações ou sofre um erro que impede continuar. Defina sempre o teto.
- Contexto: o histórico cresce a cada volta; considere resumi-lo ou truncá-lo.
- Observabilidade: registre pensamentos, ações e observações para auditar o caminho percorrido.
Diagrama
O agente alterna raciocínio, ação e observação até decidir que já tem a resposta ou atingir o limite de iterações.
Padrões relacionados
- Multi-Agent Loop — também itera, mas com um fluxo predefinido de subagentes em vez de um modelo decidindo cada passo.
- Multi-Agent Review and Critique — separa criação e verificação em agentes distintos, em vez de um agente que raciocina e age sozinho.
- Magentic Orchestration — planejamento dinâmico semelhante, mas com um gerente coordenando vários agentes.