Skip to main content

Цикл дій агента (Thought ➔ Action ➔ Observation / ReAct)(Цикл агента: як ШІ крок за кроком вирішує задачі методом спроб і самокорекції)

Фундаментальний алгоритмічний патерн роботи автономних агентів (відомий як ReAct: Reasoning + Acting). Складається з нескінченного циклу трьох кроків: 1) Думка (Thought) — аналіз ситуації; 2) Дія (Action) — виклик інструменту; 3) Спостереження (Observation) — аналіз результату та коригування плану.

1. Огляд концепції та призначення

Звичайна комп'ютерна програма працює жорстко за стрілками: якщо в коді написано «відкрий файл А», а файлу А немає на диску — програма падає з аварійною помилкою (Crash). Вона не вміє зупинитися і подумати: «Ой, файлу немає, пошукаю-но я в іншій папці».

Автономні AI-агенти працюють принципово інакше. Вони використовують Агентський цикл дій (Agentic Loop).

З практичної точки зору це науковий метод у дії: агент будує гіпотезу (Думка), проводить експеримент (Дія), дивиться на результат (Спостереження) і, якщо щось пішло не так, виправляє себе на наступному кроці.

2. Як влаштований цикл ReAct

                     ┌────────────────────────────────┐
                     │          МЕТА КОРИСТУВАЧА:     │
                     │  «Дізнайся вік мера Лондона»   │
                     └───────────────┬────────────────┘
                                     │
                                     ▼
                  ┌─────────────────────────────────────┐
                  │ 1. ДУМКА (Thought):                 │
                  │ «Мені треба спочатку знайти, хто    │
                  │ мер Лондона, а потім знайти його вік»│
                  └──────────────────┬──────────────────┘
                                     │
                                     ▼
                  ┌─────────────────────────────────────┐
                  │ 2. ДІЯ (Action):                    │
                  │ Виклик Google Search: «мер Лондона» │
                  └──────────────────┬──────────────────┘
                                     │
                                     ▼
                  ┌─────────────────────────────────────┐
                  │ 3. СПОСТЕРЕЖЕННЯ (Observation):     │
                  │ Результат: «Мер Лондона — Садік Хан»│
                  └──────────────────┬──────────────────┘
                                     │
                 (Мета ще не досягнута! Новий виток циклу)
                                     │
                                     ▼
                  ┌─────────────────────────────────────┐
                  │ 1. ДУМКА (Thought):                 │
                  │ «Тепер я знаю ім'я: шукаю вік Садіка│
                  │ Хана на день народження»            │
                  └──────────────────┬──────────────────┘
                                     │
                                     ▼
                         [ Дія ➔ Спостереження ]
                                     │
                                     ▼
                  🎉 ФІНІШ: «Садіку Хану зараз 55 років»

3. Чому цей цикл робить системи невразливими до багів

Якщо агент намагається запустити код на Python і отримує помилку компіляції:

  • Крок Thought: «Бачу помилку IndexError на рядку 14. Це означає, що масив порожній».
  • Крок Action: «Виправляю індекс і перезапускаю скрипт».
  • Крок Observation: «Скрипт успішно завершився з кодом 0!».

Агент самостійно вилікував помилку без втручання людини.

4. Практичний висновок

Будь-який сучасний агентський фреймворк (LangGraph, CrewAI, AutoGen) під капотом реалізує саме цей цикл. Розуміння тріади Thought ➔ Action ➔ Observation дозволяє легко читати логи агента і розуміти, на якому саме кроці виникло непорозуміння.

/ Часті запитанняSchema.org FAQPage

FAQ: Цикл дій агента (Thought ➔ Action ➔ Observation / ReAct)

ReAct розшифровується як Reasoning + Acting (міркування плюс дія). Замість того, щоб діяти наосліп або тільки філософствувати, агент поєднує внутрішні роздуми з реальними діями у зовнішньому середовищі, постійно оцінюючи наслідки кожного свого кроку.
/ Внутрішня перелінковка

Пов'язані терміни

Всі терміни
Агенти & MCP

AI-агенти (Автономні агенти)

Автономна система на базі великої мовної моделі, яка не просто відповідає на повідомлення, а самостійно планує послідовність дій, використовує зовнішні інструменти (браузер, термінал, бази даних) та виконує комплексні завдання без постійного нагляду людини.

Читати термін
Агенти & MCP

Чернетка роздумів агента (Scratchpad)

Тимчасова область робочої пам'яті в контекстному вікні моделі, де агент записує свої проміжні роздуми, плани, сумніви та висновки перед викликом інструментів. Прихована від очей кінцевого користувача для збереження чистоти фінального інтерфейсу.

Читати термін
Агенти & MCP

Зациклення агентів та захист бюджету (Infinite Loops)

Аварійний стан автономного агента, за якого він потрапляє у нескінченну рекурсивну петлю дій через повторювану помилку або неможливість досягти мети. Розглядаються механізми захисту гаманця: жорсткі ліміти кроків (Max Steps), ліміти витрат (Spend Caps) та детекція циклічності.

Читати термін