Begriff
ReAct (Prompting)
ReAct ist ein Prompting-Muster, das ein LLM zwischen Reasoning (Gedanken) und Action (Tool-Aufrufen) abwechseln lässt — Grundlage vieler Agenten-Implementierungen.
ReAct (Prompting) — ausführlicher erklärt
ReAct steht für „Reasoning + Acting” und wurde 2022 in einer Google-/Princeton-Arbeit beschrieben. Das Modell durchläuft eine Schleife aus drei Schritten: Thought (überlegt, was als nächstes zu tun ist), Action (ruft ein Tool auf, etwa eine Suche oder einen Rechner), Observation (sieht das Tool-Ergebnis). Diese Schritte werden wiederholt, bis der Thought lautet „Ich habe genug Information” und eine finale Antwort ausgegeben wird. Der Mehrwert gegenüber reinem Chain-of-Thought: das Modell kann zwischendurch echte Außenwelt-Daten einholen statt nur intern zu rechnen.
Beispiel / Praxisbezug
LangChain hat ReAct lange als Default-Pattern für Agenten genutzt, OpenAI Function Calling und Anthropic Tool Use sind native API-Varianten desselben Konzepts — der Loop läuft dann nicht mehr im Prompt-Text, sondern über strukturierte Tool-Calls und Tool-Results. Praktisch: ein Recherche-Agent denkt „brauche aktuelles Wetter in Berlin”, ruft search_web("Wetter Berlin") auf, sieht die Ergebnisseite, denkt „antwort steht da”, formuliert die finale Antwort.
Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen
Chain-of-Thought lässt das Modell nur denken, ohne externe Tools — passt für reine Logik-Aufgaben. Plan-and-Execute trennt Planung (einmal vorne) und Ausführung (linear), während ReAct beides verschachtelt. Reflexion ergänzt einen Selbst-Kritik-Schritt nach Fehlversuchen. Tool-fähige API-Modelle bilden ReAct-ähnliche Schleifen heute meist intern ab — der Anwender sieht nur die Tool-Calls, nicht den Reasoning-Text.
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GlossarChain-of-Thought
Chain-of-Thought (CoT) ist eine Prompting-Technik, bei der das Modell aufgefordert wird, seinen Lösungsweg in Zwischenschritten auszuformulieren — das verbessert die Trefferquote bei Aufgaben mit mehreren Denkschritten.
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