ReAct

ReActは、2022年に発表された論文で提案された手法で、大規模言語モデルに、考えた内容（推論）と、検索などの外部の道具を使う行動を交互に出させます。考えた内容をもとに次の行動を決め、行動の結果を見てまた考える、というくり返しで課題を進めます。論文では、推論だけを行う方法と比べて、外部の情報で確かめながら進むため、事実と異なる回答や誤りの連鎖を減らせたと報告されています。いまの多くのAIエージェントの基本的な考え方の一つになっています。途中の考えと行動が記録として残るため、AIがなぜその結果に至ったかを人が確かめやすい点も利点です。

確かめた出典：https://arxiv.org/abs/2210.03629