tag AIAjan

Bu sayfada AIAjan etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

ReAct (Reasoning + Acting), büyük dil modellerinin (LLM) akıl yürütme izlerini (reasoning traces) ve eylemleri (actions) birbirine kenetleyerek ürettiği bir prompting çerçevesidir. Shunyu Yao ve arkadaşları tarafından 2022 yılında yayımlanan "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" makalesiyle tanıtılmıştır. Geleneksel zincir-düşünce (Chain-of-Thought) prompting'i yalnızca dahili akıl yürütmeye dayanırken, ReAct modelin aynı zamanda harici araçlarla (web arama, hesap makinesi, veritabanı sorgusu) etkileşime girmesine olanak tanır. Her adımda model önce bir düşünce üretir (Thought), ardından bir eylem gerçekleştirir (Action), sonra bu eylemin sonucunu gözlemler (Observation) ve döngü tekrarlanır. ReAct döngüsü şu şekilde işler: 1) Model mevcut bağlamı değerlendirerek sıradaki adım için bir plan düşüncesi (Thought) üretir. 2) Bir araç çağrısı veya başka bir eylem (Action) tanımlar. 3) Araçtan dönen sonucu gözlemler (Observation). 4) Gözlemi bağlama ekleyerek yeni bir Thought üretir. Bu döngü görev tamamlanana kadar devam eder. ReAct, AI ajan çerçevelerinin (LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents, Google Vertex AI Agents) temel akıl yürütme stratejisi olarak yaygınlaşmıştır. Özellikle açık uçlu soru cevaplama, olgusal doğrulama (fact-checking) ve çok adımlı problem çözmede saf CoT'a kıyasla belirgin doğruluk artışı sağlar. Modelin hem düşüncesini hem de eylemini izlenebilir kılması, hata ayıklamayı ve güvenilirliği artırır. Pratik uygulamada ReAct bazı zorluklarla karşılaşılır: uzun döngülerde bağlam penceresinin taşması, tekrarlanan araç çağrılarıyla oluşan eylem döngüleri (action loops) ve hatalı araç parametrelerinden kaynaklanan kırılmalar bunların başında gelir. Bu sorunlara yanıt olarak Reflexion, Plan-and-Execute ve Tree of Thoughts gibi çerçeveler geliştirilmiştir. OpenAI'nin function calling ve Anthropic'in tool use API'leri ReAct mantığını yapılandırılmış JSON araç çağrısına dönüştürerek kararlılığı önemli ölçüde artırmaktadır. 2024-2026 itibarıyla çoğu üretim ortamı ajan sistemi, ReAct'in temel Thought-Action-Observation soyutlamasını alt katman olarak korurken üzerine hafıza, paralel görev yürütme ve hata kurtarma mekanizmaları eklemektedir.

sync_alt

ReAct (Akıl Yürütme + Eylem)

ReAct (Reasoning + Acting), büyük dil modellerinin (LLM) akıl yürütme izlerini (reasoning traces) ve eylemleri (actions) birbirine kenetleyerek ürettiği bir prompting çerçevesidir. Shunyu Yao ve arkadaşları tarafından 2022 yılında yayımlanan "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" makalesiyle tanıtılmıştır. Geleneksel zincir-düşünce (Chain-of-Thought) prompting'i yalnızca dahili akıl yürütmeye dayanırken, ReAct modelin aynı zamanda harici araçlarla (web arama, hesap makinesi, veritabanı sorgusu) etkileşime girmesine olanak tanır. Her adımda model önce bir düşünce üretir (Thought), ardından bir eylem gerçekleştirir (Action), sonra bu eylemin sonucunu gözlemler (Observation) ve döngü tekrarlanır. ReAct döngüsü şu şekilde işler: 1) Model mevcut bağlamı değerlendirerek sıradaki adım için bir plan düşüncesi (Thought) üretir. 2) Bir araç çağrısı veya başka bir eylem (Action) tanımlar. 3) Araçtan dönen sonucu gözlemler (Observation). 4) Gözlemi bağlama ekleyerek yeni bir Thought üretir. Bu döngü görev tamamlanana kadar devam eder. ReAct, AI ajan çerçevelerinin (LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents, Google Vertex AI Agents) temel akıl yürütme stratejisi olarak yaygınlaşmıştır. Özellikle açık uçlu soru cevaplama, olgusal doğrulama (fact-checking) ve çok adımlı problem çözmede saf CoT'a kıyasla belirgin doğruluk artışı sağlar. Modelin hem düşüncesini hem de eylemini izlenebilir kılması, hata ayıklamayı ve güvenilirliği artırır. Pratik uygulamada ReAct bazı zorluklarla karşılaşılır: uzun döngülerde bağlam penceresinin taşması, tekrarlanan araç çağrılarıyla oluşan eylem döngüleri (action loops) ve hatalı araç parametrelerinden kaynaklanan kırılmalar bunların başında gelir. Bu sorunlara yanıt olarak Reflexion, Plan-and-Execute ve Tree of Thoughts gibi çerçeveler geliştirilmiştir. OpenAI'nin function calling ve Anthropic'in tool use API'leri ReAct mantığını yapılandırılmış JSON araç çağrısına dönüştürerek kararlılığı önemli ölçüde artırmaktadır. 2024-2026 itibarıyla çoğu üretim ortamı ajan sistemi, ReAct'in temel Thought-Action-Observation soyutlamasını alt katman olarak korurken üzerine hafıza, paralel görev yürütme ve hata kurtarma mekanizmaları eklemektedir.

arrow_forward