В чем основные отличия подхода Re-Act от других методов построения AI агентов?

Некоторые отличия подхода Re-Act от других методов построения AI-агентов:

• Объединение рассуждения и выполнения действий. habr.com В отличие от других подходов, где модель либо только рассуждает, либо выполняет только действия, либо сразу выдаёт ответ, Re-Act заставляет модель чередовать логические рассуждения с вызовами пользовательских функций для взаимодействия с внешним миром. habr.com
• Цикл «Мысль — Действие — Наблюдение». systems-analysis.ru Модель последовательно генерирует траекторию, состоящую из шагов Thought, Action и Observation. systems-analysis.ru На этапе «Мысли» модель разбивает задачу на подзадачи и планирует следующий шаг, на этапе «Действия» выбирает инструмент и выполняет его, а на этапе «Наблюдения» получает результат действия и добавляет его в контекст. vc.ru
• Доступ к внешним источникам. vc.ru Агент может использовать поисковики, базы знаний, калькуляторы и другие инструменты. vc.ru Это позволяет получать актуальные факты и уточнять данные. vc.ru
• Гибкость. vc.ru Агент может адаптироваться к непредсказуемым ситуациям: если первый поиск не дал результата, он пробует другой запрос, уточняет условия и продолжает работу. vc.ru

Re-Act не является единственным способом построения ИИ-агентов, часто разрабатывают гибридные подходы, в которых используются вариации и комбинации нескольких способов построения агентов. habr.com