SchlüsselarbeitOriginalarbeiterreichbar
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
Yao und Mitautoren beschreiben am 06.10.2022 die Schleife, auf der Agenten stehen: Das Modell gibt abwechselnd einen Gedanken und eine Handlung aus, sieht sich das Ergebnis an und passt den Plan an. Bis dahin wurden Überlegen und Handeln getrennt untersucht. Gemessen wird der Nutzen unter anderem an einer Wikipedia-Schnittstelle, wo das Nachsehen die Fehlerfortpflanzung des reinen Gedankengangs dämpft.
geprüft 24.09.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 07.08.2026:
we explore the use of LLMs to generate both reasoning traces and task-specific actions in an interleaved manner
bestätigt 24.09.2026ReAct overcomes issues of hallucination and error propagation prevalent in chain-of-thought reasoning by interacting with a simple Wikipedia API
bestätigt 24.09.2026