loader
talkie

Trong vài năm gần đây, AI Agent đang trở thành xu hướng trọng tâm của ngành AI: thay vì chỉ trả lời câu hỏi, mô hình có khả năng tự suy nghĩ, tự lên kế hoạch và tương tác với thế giới.
Để đạt được điều này, một kỹ thuật nổi bật được giới nghiên cứu sử dụng rộng rãi chính là ReAct (Reason + Act).

ReAct giúp LLM (như GPT, Claude, Llama…) không chỉ “suy nghĩ trong đầu” mà còn biết từng bước thực hiện một chuỗi hành động, mô phỏng cách con người giải quyết vấn đề.

ReAct là gì?

ReAct = Reason + Act
→ Một framework cho phép mô hình vừa lý luận (Reasoning) vừa thực thi hành động (Acting) trong cùng một quy trình.

Nó gồm 3 thành phần lặp lại liên tục:

  1. Thought (Suy nghĩ)
    • Mô hình phân tích vấn đề
    • Suy luận từng bước (chain-of-thought)
  2. Action (Hành động)
    • Gọi công cụ (API, Python, database, environment…)
    • Lấy dữ liệu thực tế
  3. Observation (Quan sát)
    • Nhận kết quả từ hành động
    • Tiếp tục suy nghĩ & hành động cho đến khi hoàn thành

Chu trình này lặp lại cho đến khi agent đi đến kết luận cuối cùng.

Ví dụ minh hoạ ReAct đơn giản

Goal: “Tra cứu giá Bitcoin hiện tại và so sánh với 24h trước.”

ReAct hoạt động như sau:

Thought: Tôi cần dữ liệu giá BTC hiện tại → gọi API.
Action: call_api(“get_btc_price”)
Observation: 67,200 USD

Thought: Tôi cần dữ liệu của 24 giờ trước.
Action: call_api(“get_btc_price_24h_ago”)
Observation: 66,100 USD

Thought: Giá tăng 1,100 USD → trả lời.
Final Answer: Giá BTC tăng 1,100 USD trong 24 giờ qua.

Mô hình đã tự lập kế hoạch, tự hành động và tự đưa ra kết luận.

Tại sao ReAct lại quan trọng cho AI Agent?

1. Cho phép LLM sử dụng công cụ (tool-use)

LLM không thể tự truy cập internet, dữ liệu công ty, tính toán chính xác…
→ ReAct giúp chúng gọi APIs, database, Python, RPA, browser automation…

2. Giải quyết được các tác vụ phức tạp

Không còn là trả lời câu hỏi, mà có thể:

  • Chẩn đoán hệ thống
  • Sinh code & debug
  • Tương tác ứng dụng
  • Điều phối workflow
  • Phân tích dữ liệu
  • Lập kế hoạch dài hạn

3. Cơ chế vòng lặp giúp sửa lỗi

Nếu agent sai → observation chỉ ra vấn đề → thought tiếp tục điều chỉnh.

4. Nền tảng của nhiều framework AI hiện nay

Hầu hết AI Agent hiện đại đều dựa trên ReAct:

  • OpenAI GPTs
  • AutoGPT
  • BabyAGI
  • LangGraph / LangChain Agents
  • Microsoft AutoGen
  • MetaGPT
  • Dify Agents
  • CrewAI
  • Devin AI (Coder agent)

Kiến trúc ReAct trong AI Agent hiện đại

Trong hệ thống đa agent (multi-agent system), mỗi agent có thể chạy ReAct riêng, tạo thành một xã hội agent phối hợp như con người trong tổ chức.