エージェント
ReActとは？
別名: Reasoning and Acting
「考える→行動する」を交互に繰り返すエージェント手法。
⚡ 30秒でわかる
ReAct の主なポイント
- 1 ReAct は「考える（Reasoning）」と「行動する（Acting）」を交互に繰り返してタスクを解くAIエージェントの基本手法。
- 2 思考だけで完結する Chain-of-Thought と違い、検索・計算などの外部ツールを実際に使う「行動」を間に挟むのが最大の特徴。
- 3 外部から最新情報や事実を取り込めるため、AIの思い込み（ハルシネーション）を減らせる。
- 4 2022年の論文（arXiv:2210.03629, Yao ら）で提唱され、現在の多くのAIエージェントの設計の土台になっている。
- 5 AIの思考と行動の流れが文章で残るため、なぜその答えになったか人間が追いやすく、デバッグしやすい。
📖 詳しく
ReAct とは
ReAct（リアクト、Reasoning and Acting の略）は、AIに「考える」と「行動する」を交互に繰り返させて、複雑なタスクを段階的に解かせるエージェントの基本パターンです。たとえば「東京タワーの高さは？」と聞かれたとき、頭の中だけで答えるのではなく、「まず検索しよう」と考え（Reasoning）、実際に検索ツールを使い（Acting）、得られた結果を見てまた次の手を考える、というサイクルを回します。なぜ重要かというと、AIが自分の知識だけで思い込みの答え（ハルシネーション）を出すのを防ぎ、検索や計算といった外部ツールの力を借りて事実に基づいた回答にたどり着けるからです。料理に例えるなら、レシピを丸暗記で作るのではなく「味見しながら調整する」やり方に近く、途中で間違いに気づいて軌道修正できる点が強みです。思考だけを連ねる Chain-of-Thought（CoT）と違い、ReAct は思考の合間に必ず外部への行動を挟むのが特徴で、2022年の論文以降、今の多くのAIエージェントの土台になっています。
❓ FAQ
よくある質問
- Q. ReAct とは何ですか？
- A. AIに「考える」と「行動する」を交互に繰り返させて複雑な課題を解かせる手法です。Reasoning（推論）と Acting（行動）を組み合わせた造語で、AIが頭の中で次の一手を考え、検索や計算といったツールを実際に使い、その結果を見てまた考える、というサイクルを回します。今のAIエージェントの基本パターンとして広く使われています。
- Q. ReAct と Chain-of-Thought（CoT）の違いは何ですか？
- A. CoT はAIが頭の中で考えを順番に書き出すだけで、外部の情報には触れません。一方 ReAct は思考の合間に「検索する」「計算する」といった外部への行動を必ず挟むのが違いです。そのため最新情報や事実を取り込め、AIの思い込みによる間違いを減らせます。
- Q. 初心者が ReAct を使うには何から始めればいいですか？
- A. まずは LangChain など既存のエージェントフレームワークを使うのが近道で、ReAct の仕組みはほぼ組み込み済みです。自分でゼロから作る必要はなく、AIに使わせたいツール（検索・電卓など）を登録するだけで動かせます。注意点として、AIが行動を繰り返しすぎて止まらないことがあるため、繰り返し回数の上限を設定しておくと安全です。
- Q. ReAct はどんな場面で役立ちますか？
- A. 最新ニュースの調査、複数の情報源を突き合わせる質問への回答、社内データベースの検索など、AIの記憶だけでは答えられないタスクに向いています。逆に、外部ツールを使わず一発で答えられる単純な質問では、行動を挟む分かえって遅く高コストになるため、CoT で十分なこともあります。
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