ReAct Agent: Guía para entender sus funcionalidades y crearlos desde cero

Intro

A medida que nos adentramos más y más en la era de la IA, nos vamos encontrando con un momento en el que los agentes de IA están empezando a reflejar este aspecto fundamental del comportamiento humano. Al incorporar el uso de herramientas y el razonamiento complejo, estos agentes están ampliando los límites de los que las máquinas pueden lograr, revolucionando potencialmente la forma en que la IA interactúa con el mundo que la rodea.

En este artículo exploraremos al detalle en qué consisten los ReAct Agents, sus características, expectativas y cómo pueden mejorar tu negocio.

¿Qué es ReAct Agent?

Los agentes de IA están diseñados para percibir el entorno, razonar sobre él y ejecutar acciones para alcanzar objetivos específicos. Su funcionamiento se centra en ir descomponiendo objetivos complejos en subtareas manejables, seleccionando herramientas adecuadas (motores de búsqueda, bases de datos, entornos de ejecución de código, etc.) para cada subtarea y ejecutando estas herramientas iterativamente mientras analiza las observaciones resultantes.

El agente adapta su estrategia en función de los resultados intermedios, refina las entradas para optimizar el uso de las herramientas y mantiene un contexto histórico para evitar la repetición de enfoques ineficaces.

Cómo funcionan los agentes ReAct

A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que separan la toma de decisiones de la ejecución, los agentes ReAct siguen un ciclo continuo de razonamiento y acción. Su funcionamiento se basa en las siguientes fases:

Entrada: el agente recibe una descripción de la tarea en lenguaje natural que se introduce en el LLM principal.
Razonamiento: el LLM divide la tarea en pasos más pequeños, analiza la situación, considera la información disponible y planifica las acciones necesarias para completarla.
Acción: con base en el razonamiento, el LLM decide qué herramienta utilizar y ejecuta acciones para recopilar información o interactuar con el entorno externo.
Observación: el agente observa los resultados de las acciones y actualiza su conocimiento en consecuencia. Además, utiliza esta nueva información para refinar su razonamiento en la siguiente iteración.
Respuesta: genera una respuesta final basada en el razonamiento y la información recopilada.

El proceso ReACT es iterativo. El agente alterna continuamente entre razonamiento y acción, perfeccionando su plan a medida que recopila más información de entornos externos. Con base en la nueva información, podría decidir ajustar su estrategia o explorar diferentes vías para alcanzar el resultado deseado.

Y, al interactuar con el mundo externo, puede actualizar continuamente su base de conocimientos, mejorando su razonamiento y toma de decisiones en iteraciones posteriores.

Agent ReAct Framework

ReAct es un potente framework para crear agentes de IA que integra el razonamiento y la toma de decisiones con la ejecución de tareas. Al aprovechar los grandes modelos de lenguaje (LLM), loas agentes de ReAct pueden analizar problemas dinámicamente, elegir las herramientas adecuadas y trabajar iterativamente para encontrar soluciones.

Se inspira en la forma en la que los humanos podemos usar intuitivamente el lenguaje natural en la planificación y ejecución paso a paso de tareas complejas. En lugar de implementar flujos de trabajo basados en reglas o predefinidos, estos agentes buscan en la capacidad de razonamiento de su LLM para ajustar dinámicamente su enfoque en función de la nueva información o los resultados de pasos anteriores.

Este enfoque permite a los agentes de IA combinar procesos de pensamiento y acciones, lo que potencialmente conduce a sistemas de IA más eficientes y adaptables.

Razonamiento y acción fluidas: los agentes de ReAct utilizan LLM como componentes centralizados que razonan sobre el entorno y determinan las acciones adecuadas simultáneamente. Esta unificación permite al agente procesar observaciones, generar planes y ejecutar acciones sin problemas, eliminando la necesidad de módulos separados y diseñados manualmente. Por ello puede adaptarse con mayor fluidez a entornos complejos y dinámicos.
Utilización dinámica de herramientas: estos agentes pueden incorporar diversas herramientas y API externas, seleccionándolas y utilizándolas según el contexto y los objetivos actuales. El LLM facilita la selección de herramientas analizando la tarea del usuario y sus observaciones previas para determinar los recursos más adecuados. Esta integración permite al agente ampliar sus capacidades sobre la marcha.
Resolución iterativa de problemas: este framework permite a los agentes abordar tareas complejas mediante un ciclo iterativo de pensamiento, acción y observación. Este ciclo permite al agente evaluar los resultados de sus acciones, refinar sus estrategias según su eficacia y planificar los pasos posteriores en consecuencia. El LLM utiliza observaciones actuales e históricas para fundamentar la toma de decisiones, y la incorporación de un componente de memoria mejora aún más la adaptabilidad y el aprendizaje del agente.

Por todo ello, los agentes de ReAct superan las limitaciones de las arquitecturas tradicionales, especialmente en escenarios que requieren razonamiento flexible y comportamiento adaptativo. La fusión del razonamiento y la acción dentro de un marco centrado en LLM permite capacidades de resolución de problemas más sofisticadas y contextualizadas.

Beneficios de los agentes ReAct

La introducción del framework ReAct ha supuesto un paso importante en el avance de los flujos de trabajo de agencia basados en LLM. Desde la integración de los LLM en información externa en tiempo real mediante RAG, hasta la contribución a avances posteriores que condujo a modelos de razonamiento modernos, ReAct ha contribuido a impulsar el uso de los LLM para tareas que van mucho más allá de la generación de texto.

Sus ventajas son numerosas, y las más importantes son:

Versatilidad: estos agentes pueden configurarse para funcionar con una amplia variedad de herramientas y API externas.
Adaptabilidad: esta versatilidad, junto con la naturaleza dinámica y situacional de cómo determinan la herramienta o API adecuada para llamar, permite que los agentes de ReAct utilicen su razonamiento para adaptarse a nuevos desafíos. Además, al operar dentro de una ventana de contexto extensa o con memoria externa, pueden aprender de errores y aciertos pasados, lo que les hace flexibles y resilientes.
Explicabilidad: el proceso de razonamiento verbalizado de un agente ReAct es fácil de seguir, lo que facilita la depuración y ayuda a que sea relativamente fácil de construir y optimizar.
Precisión: el razonamiento en cadena de pensamiento (CdP) por sí solo ofrece numerosas ventajas para los LLM, pero también un mayor riesgo de alucinaciones. La combinación de CdP en ReAct con una conexión externa a las fuentes de información reduce significativamente las alucinaciones, lo que aumenta la precisión y la fiabilidad de estos agentes.
Transparencia y confianza: están diseñados con la transparencia como prioridad, lo que permite a los usuarios observar sus procesos de razonamiento y acciones, lo que genera confianza y facilita la comprensión de los agentes.

ReAct Agents vs. Function Calling

Tanto ReAct como los agentes de llamada a funciones son potentes frameworks que amplían las capacidades de los LLM, permitiéndoles interactuar con el mundo real. Sin embargo, difieren en su enfoque y fortalezas específicas.

A continuación, puedes ver un análisis comparativo:

Característica	Agentes ReACT	Agentes de llamada a funciones
Concepto central	Combina razonamiento y acción en un bucle continuo. El LLM reflexiona sobre el problema, decide los pasos a seguir, permite al agente actuar basándose en su razonamiento y, posteriormente, observa el resultado para refinar su comprensión.	Los LLM con capacidad de llamada de funciones sugieren la función y los argumentos en función de la solicitud del usuario, y la aplicación maneja la ejecución real y devuelve el resultado al LLM para su integración en su respuesta.
Técnica de incitación	Se basa en la “incitación ReACT”, que implica la elaboración de indicaciones que guíen al LLM para alternar entre pasos de razonamiento y de acción.	No requiere técnicas de indicación específicas más allá de definir funciones y sus parámetros.
Componentes clave	LLM : Para razonamiento y toma de decisiones. Herramientas : Para interactuar con el entorno externo. Tipos de agentes : adaptados para tareas específicas. Ingeniería de indicaciones para el razonamiento y la acción : utiliza indicaciones CoT y ReACT.	LLM : Para comprender el mensaje e identificar la función correcta. Funciones (Herramientas) : Definidas y proporcionadas al LLM, cada una con una descripción y parámetros.
Toma de decisiones	El LLM decide las acciones a tomar con base en su razonamiento y la información disponible.	El LLM sugiere la función y los argumentos para que la aplicación se ejecute.
Ejecución de la acción	El agente puede ejecutar acciones directamente utilizando herramientas como búsqueda web o llamadas API.	La aplicación ejecuta la función según la sugerencia del LLM.
Enfocar	Enfatiza el proceso de razonamiento y planificación, haciendo que las acciones del LLM sean más transparentes e interpretables.	Se centra principalmente en permitir que los LLM interactúen con herramientas externas y API de forma estructurada.
Fortalezas	Sólido en tareas que requieren razonamiento de varios pasos, planificación compleja y comprensión del contexto. Puede gestionar tareas más abiertas donde las acciones no están predefinidas.	Se destaca en la integración de LLM con sistemas externos y en la realización de tareas específicas a través de funciones bien definidas.
Limitaciones	Puede ser computacionalmente costoso debido a los pasos de razonamiento involucrados. Requiere mayor esfuerzo para definir indicaciones y acciones.	Menos adecuado para tareas abiertas donde las acciones no están predefinidas. Puede ser menos flexible al gestionar procesos de razonamiento complejos.
Ejemplos	Un chatbot basado en LLM que puede responder una pregunta de varios saltos buscando información en la web, resumiendo los resultados y proporcionando una respuesta concisa.	Un asistente basado en LLM que puede reservar un vuelo llamando a una API de viaje, proporcionando los detalles del vuelo y luego generando un mensaje de confirmación.

Tabla comparativa realizada por LeewayHertz

Aplicaciones del modelo de agente ReAct

Los agentes ReAct, gracias a su capacidad para combinar razonamiento y acción, ofrecen una amplia gama de aplicaciones, y algunos de los casos de uso más comunes son:

Servicio al cliente: los agentes ReACT pueden procesar consultas complejas de los clientes, acceder a información relevante y brindar respuestas precisas y útiles. Además, al combinar el razonamiento con acciones como verificar el estado del pedido o iniciar reembolsos, estos agentes pueden acelerar la resolución de problemas en el servicio al cliente.
Recuperación de información: los agentes pueden abordar preguntas difíciles de múltiples saltos, dividiéndolas en pasos más pequeños, buscando información relevante y sintetizando las respuestas. Además, pueden generar resúmenes concisos e informativos.
Asistentes personales: pueden ayudar a los usuarios a administrar sus agendas, configurar recordatorios y planificar eventos. De hecho, al analizar las preferencias de los usuarios y las opciones disponibles, estos agentes pueden ofrecer recomendaciones personalizadas de productos, servicios o actividades.
Educación: pueden adaptarse a estilos de aprendizaje individuales y brindar explicaciones y ejercicios personalizados. También pueden ofrecer retroalimentación constructiva y evaluar el desempeño.
Análisis financiero: pueden procesar datos financieros, identificar tendencias y generar información.
Diagnóstico médico: al combinar conocimiento médico con los datos del paciente, pueden ayudar en el diagnóstico y la planificación del tratamiento.
Escritura creativa: pueden generar formatos de texto creativos como poemas, guiones, códigos, piezas musicales, emails, cartas…

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