Как ReAct-агенты трансформируют запросы языковых моделей в реальные действия

В публикации рассматривается механизм работы ReAct-агента, который служит мостом между абстрактными запросами пользователя к языковой модели и конкретными действиями в цифровой среде. Авторы раскрывают, как модель выбирает необходимое действие, запускает соответствующий инструмент и интегрирует полученный результат для формирования следующего шага или ответа.

Материал анализирует схемы взаимодействия компонентов ReAct-агента и предлагает практическую реализацию управляющего цикла на Python. Это позволяет разработчикам понять логику без использования сложных агентных фреймворков и применить принципы работы ReAct в своих проектах. Исходный код примера доступен для изучения на GitHub.