tag ReAct
Bu sayfada ReAct etiketi ile işaretlenmiş 3 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.
AI Agent (Yapay Zeka Ajanı)
AI Agent (Yapay Zeka Ajanı), bir hedefe ulaşmak için ortamını algılayan, plan yapan, araçlar kullanan ve bağımsız kararlar alabilen yapay zeka sistemidir. Klasik LLM'lerin tek seferlik yanıt üretmesinin aksine, ajan birden fazla adımı yönetir; web araması, kod çalıştırma, dosya okuma gibi dış araçları çağırabilir.
LLM Agent (LLM Ajanı)
LLM Agent (LLM Ajanı), büyük bir dil modelinin (LLM) merkezi 'beyin' rolünü üstlendiği ve otonom biçimde görev planlama, araç çağrısı, bellek yönetimi ve ortamla etkileşim yürüttüğü yapay zeka sistemidir. Sohbet botlarından farklı olarak LLM ajanı yalnızca yanıt üretmez; çok adımlı planlar yapar, çeşitli araçları (web arama, kod çalıştırma, API çağrısı, dosya yönetimi) kullanır ve her adımın çıktısını bir sonraki adımı planlamak için değerlendirir. LLM ajanlarının temel bileşenleri şöyle sıralanabilir: Planlama (ReAct, CoT veya tree-of-thought ile görev ayrıştırma), Araç Kullanımı (function calling, MCP araçları), Bellek (kısa vadeli konuşma geçmişi ve uzun vadeli vektör veritabanı) ve Yürütme (araç sonuçlarını gözlemleyip bir sonraki eyleme geçme). Bu döngü görev tamamlanana ya da bir engelle karşılaşılana dek sürer. Pratikte LLM ajanları; yazılım geliştirme (Claude Code, Devin), araştırma otomasyonu, e-ticaret işlemleri ve bilgi yönetimi gibi alanlarda aktif olarak kullanılmaktadır. Güvenilirlik, hata yönetimi ve uzun görevlerde bağlam kaybı bu alanın önde gelen araştırma sorunları olmaya devam etmektedir. LangGraph, CrewAI, AutoGen ve Amazon Bedrock Agents gibi ajan çerçeveleri bu sistemlerin üretim ortamında konuşlandırılmasını kolaylaştırmaktadır.
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.