ReActエージェント

ReActエージェント（ReAct Agent）とは、Yao et al.（2022）が提案したReActフレームワーク（Reasoning + Acting）を実装したAIエージェントです。

ReActの核心は「思考と行動の交互実行」にあります。従来の行動のみのエージェントと異なり、各ステップで「なぜその行動を取るか」という推論を言語化することで、より透明性が高く、エラー訂正が容易なエージェントが実現します。

具体的なサイクルは以下の通りです： Thought（思考）：現在の状態・目標・利用可能なツールを考慮して次の行動を決定します。 Action（行動）：search("keyword")やlookup(URL)などのツール呼び出しを実行します。 Observation（観察）：ツール実行結果を受け取り、次のThoughtに活かします。

このサイクルを「Final Answer」に到達するまで繰り返します。LangChainのAgentExecutor、LlamaIndexのReActAgent、AnthropicのClaude（tool_use機能）はReActフレームワークを採用しています。

ReActと対比されるPlan-and-Executeアーキテクチャでは、最初に全ステップを計画してから実行しますが、ReActは実行しながら計画を修正する点が特徴です。