Dentro do padrão de design do React: como a IA moderna pensa e age

Outra semana, outra tendência da IA ​​iluminando a linha do tempo. Desta vez, é reação (não, não o JavaScript que você já conhece e ama). Estamos falando sobre o Raciocínio + atuação padrão que está fazendo barulho sério no mundo dos agentes da IA.

Originalmente introduzido em 2022 (que é praticamente antigo nos anos de IA), o padrão de reação está subitamente em toda parte – e por uma boa razão … acompanha ao descompactar o que é, como funciona e como implementá -lo em seu próprio fluxo de trabalho agêntico.

Com medo da onda de IA? 🌊 Nah. É hora de realizar!

Qual é o padrão de design do React?

Você pode estar pensando, ”Ugh… outro artigo de reação em 2025? Não conversamos sobre isso por … uma década? Isso é reagir … mas para ai agora?“Ou talvez”Claro, eu sei que os padrões de design do React!”

✋ Segure! ✋ Estamos falando de um tipo diferente de reagem aqui!

No mundo da IA, Reagir– que vem do “raciocínio” + “atuação” – é um padrão de design em que os LLMs combinam raciocínio e atuação para resolver tarefas complexas de maneira mais eficaz ou produzir resultados mais adaptáveis ​​e precisos.

👇 Vamos quebrá -lo com uma saborosa analogia! 👇

Digamos que você esteja construindo um chef de robô da AI 🤖 🤖 🤖. Se você disser “faça um sanduíche”, um sistema de IA básico pode pedir instruções a um LLM e devolver uma receita estática. 📝

Mas a Agente movido a reação? Jogo totalmente diferente! Primeiro, é razões: “Espere – que meio que sanduíche? Eu tenho os ingredientes? Onde está o pão?” Então isso Atos: Abre a geladeira, agarra o que precisa, fatias, pilhas e pronto – completo! 🥪

Assim, o React não responde apenas. Isto pensa, planos, e executa. Etapa. Por. Etapa. 👣 👣 👣

Esse padrão foi introduzido pela primeira vez no artigo de 2022 “Reação: sinergizando raciocínio e atuação em modelos de idiomas”E está explodindo em 2025 como a espinha dorsal da IA ​​agêntica moderna e dos agentes agentes à base de trapos. 🤯

Agora, como isso é possível e como esse padrão de design realmente funciona? Vamos descobrir! 🔍

React Origins: Como um artigo de 2022 provocou uma revolução do fluxo de trabalho da IA

De volta ao ultimate de 2022, o Reação: sinergizando raciocínio e atuação em modelos de idiomas Artigo construído sobre esta ideia:

““[LLMs’] As habilidades para o raciocínio (por exemplo, a cadeia de pensamento de pensamento) e atuação (por exemplo, geração do plano de ação) foram estudadas principalmente como tópicos separados. [Here, we] Discover o uso do LLMS para gerar traços de raciocínio e ações específicas de tarefas de maneira intercalada … ”

Em outras palavras: 🧠 + 💪 = 💥.

Naquela época, os LLMs eram principalmente assistentes inteligentes – gerando texto, respondendo a perguntas, escrevendo código. Mas então veio a mudança. No ultimate de 2022 (sim, quando o ChatGPT foi lançado em 30 de novembro), os desenvolvedores começaram a conectar os LLMs em fluxos de trabalho de software program reais. As coisas ficaram reais.

Avanço rápido de hoje: Bem-vindo à idade dos agentes da IA ​​🤖 🕵 🤖 🤖-sistemas autônomos que o motivo, tome medidas, autocorreção e faça as coisas.

Neste novo Ai Period “Agentic”o padrão de reação – uma vez apenas uma idéia acadêmica authorized – é agora um dos arquiteturas mais comuns para a construção de agentes de IA de tomada de decisão orientados a objetivos. Até a IBM menciona reagir como um bloco de construção central para fluxos de trabalho de pano agênticos:

Tudo bem, então o React vem do passado … mas está moldando o futuro. 🔮

Agora salte no DeLorean (88 mph, child! ⚡) – estamos voltando para o futuro para ver como esse padrão funciona na prática e como implementá -lo.

Reacto aplicado aos fluxos de trabalho de IA agênticos modernos

Pense em reagir como o MacGyver de AI. 🔧 🪛 🧰

Em vez de apenas cuspir uma resposta como o seu LLM típico, o React Methods pensarAssim, agire então Pense novamente. Não é mágico ✨-é quando o raciocínio da cadeia de pensamentos atende à ação do mundo actual.

Especificamente, um agente de reação é baseado em um Assume 🤔 → Act 🛠️ → Observe 🔍 → Repeat 🔁 laço:

1. Raciocínio (pense 🤔): Comece com um rápido como “Planeje uma viagem de fim de semana a Nova York”. O agente gera pensamentos: “Preciso de voos, um lodge e uma lista de atrações”.
2. Seleção de ação (ato 🛠️): Com base em seu raciocínio, o agente escolhe uma ferramenta (por exemplo, por meio de uma integração do MCP) – digamos, uma API para procurar voos – e a executa.
3. Observação (Observe 🔍): A ferramenta retorna dados (por exemplo, opções de voo). Isso é devolvido ao agente, que o incorpora na próxima etapa de raciocínio.

LOOP (Repita 🔁): O ciclo continua. O agente usa novos pensamentos para selecionar outra ferramenta (por exemplo, pesquisa de hotéis), obtém mais dados, atualiza seu raciocínio-tudo dentro de um loop de nível superior.

Você pode imaginar esse pensamento de um loop “enquanto não feito”. Em cada iteração, o agente:

• Gera uma nova etapa de raciocínio.
• Seleciona a melhor ferramenta para a tarefa.
• Executa a ação.
• Analisa o resultado.
• Verifica se a meta é atendida.

Esse loop continua até que uma resposta ultimate ou estado de gol seja alcançada.

Como implementar o React

Então, você quer colocar em ação com agentes do mundo actual? Aqui está uma configuração comum!

O present começa com um Agente de orquestrador (Pense em Crewai ou uma estrutura semelhante), impulsionando o loop principal do React. Este agente de nível superior, alimentado pelo seu LLM de escolha, delega a solicitação inicial a um dedicado Agente de raciocínio.

O Agente de raciocínioem vez de correr, quebra O immediate authentic em uma lista precisa de etapas ou subtarefas acionáveis. É o cérebro, planejando meticulosamente a estratégia.

Em seguida, essas tarefas são entregues a um Agente interino. É aqui que a borracha encontra a estrada! Este agente é o seu jogador de ferramentas, integrado diretamente a um servidor MCP (para acessar dados ou ferramentas externas, como raspadores ou bancos de dados da Net) ou se comunicar com outros agentes especializados por meio de protocolos A2A. É encarregado de realmente apresentando as ações necessárias.

Os resultados dessas ações não são ignorados. Eles são alimentados a um Agente de observação. Esse agente examina o resultado, decidindo se a tarefa está completa e satisfatória ou se forem necessárias mais etapas. Se for necessária uma ação adicional, o loop reiniciará, enviando os agentes de volta para refinar o processo.

Isso contínuo Reasoning -> Performing -> Observing ciclo funciona até o Agente de observação declara o resultado “pronto”, enviando a saída ultimate de volta para o Agente de orquestradorque então o entrega ao inquérito.

Como você pode ver, a maneira mais fácil de dar vida ao React é com uma configuração multi-agente! Ainda assim, você pode Tire -o com um único mini agente simples também. Basta conferir o exemplo no vídeo abaixo:

React vs fluxos de trabalho de IA “regulares”

Prós e contras

👍 Tremendous preciso e adaptável: Pensa, atos, aprende e corretos de curso em tempo actual. 👍 lida com problemas de retorno: Se destaca em tarefas complexas e em várias etapas que requerem informações externas 👍 Poder de ferramenta externa: Integra -se a ferramentas úteis e fontes de dados externas. 👍 Transparente e depurável: Veja todo pensamento e ação, fazendo depurando uma brisa.

👎 Maior complexidade: Mais partes móveis significam mais para projetar e gerenciar. 👎 Latência mais alta e chamadas: Loops iterativos, chamadas externas e sobrecarga de orquestração podem tornar as taxas gerais mais lentamente e as respostas mais lentamente (esse é o custo para pagar por mais energia e precisão).

O que você precisa para dominar reagir

Vamos ser reais-sem as ferramentas certas, um agente do React não é muito mais poderoso do que qualquer outro fluxo de trabalho de IA comuns. As ferramentas são o que transforma o raciocínio em ação. Sem eles, os agentes são apenas … pensando muito.

Em dados brilhantes, vimos a dor de conectar agentes de IA a ferramentas significativas. Então, construímos uma infraestrutura inteira para consertar isso. Não importa como você projete seus agentes, nós os cobrimos:

• Pacotes de dados: Conjuntos de dados com curadoria, em tempo actual e prontos para a AI, perfeitos para fluxos de trabalho de pano. 📦
• Servidores MCP: Servidores AI-Prepared carregados com ferramentas para análise de dados, controle do navegador, conversão de formato e muito mais. ⚙️
• SERP APIs: APIs de pesquisa que seus LLMs podem aproveitar para obter resultados da Net frescos e precisos – construídos para pipelines RAG. 🔎
• Navegadores de agentes: Navegadores controláveis ​​pela AI que podem raspar an online, esquivar IP proibições, resolver captchas e continuar. 🕸️

… e essa pista de ferramentas está constantemente se expandindo. 📈

Antes de terminar, reserve um momento para limpar o ar. Há muito burburinho (e confusão) em torno do termo “reação” – especialmente porque várias equipes o estão usando em diferentes contextos.

Então, aqui está um glossário sem arbustos para ajudá-lo a manter tudo reto:

• ““Reacto de design de design ”: Um padrão de IA que mescla raciocínio e atuação. Um agente primeiro pensa (como o raciocínio da cadeia de pensamento), então Atos (como fazer uma pesquisa na net) e finalmente dá uma resposta refinada.
• ““Reagir solicitando ”: Uma técnica de engenharia rápida que Nudges LLMS mostrará seu processo de raciocínio passo a passo e Tome ações no meio da pensamento. Ele foi projetado para tornar as respostas mais precisas, transparentes e menos propensas a alucinação. Saiba mais sobre o React solicitando.
• ““Reagir padrão agêntico ”: Apenas mais um nome para dizer “Reacto padrão de design. ”
• ““Agente de reação ”: Qualquer agente de IA que segue o loop do React. Ele argumenta sobre a tarefa, executa ações com base nesse raciocínio (como chamar uma ferramenta) e retorna a resposta.
• ““React Agent Framework”: A arquitetura (ou biblioteca) que você deve usar para criar agentes no estilo React. Ajuda você a implementar toda a lógica de” Raciocínio-ApTwer “em seus sistemas de IA personalizados.

Pensamentos finais

Agora você tem a essência do que React significa no reino da IA ​​- especialmente quando se trata de agentes de IA. Você viu de onde esse padrão de design veio, o que ele traz para a mesa e como implementá -lo para alimentar seus fluxos de trabalho agentic.

Enquanto exploramos, dar vida a esses fluxos de trabalho da próxima geração se torna mais fácil quando você tem a infraestrutura e a cadeia de ferramentas certas para apoiar seus agentes.

Em dados brilhantes, nossa missão é simples: tornar a IA mais utilizável, mais poderosa e mais acessível a todos, em todos os lugares. Até a próxima vez – fique curioso, fique ousado e proceed construindo o futuro da IA. 🏄