🧠 ReAct : le pattern fondateur des agents IA autonomes

Avant les agents IA tels qu'on les connaît aujourd'hui, un paper a tout changé. En octobre 2022, Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu et leurs collègues de Google & Princeton publient : "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" 📄 arXiv:2210.03629 Publié quelques semaines avant ChatGPT, ce travail pose les bases de ce que nous appelons aujourd'hui les agents IA autonomes. 💡 L'idée centrale Avant ReAct, un LLM faisait deux choses séparément : Raisonner (Chain-of-Thought) Agir (exécuter des actions) ReAct fusionne les deux en un cycle entrelacé et continu : le modèle raisonne, agit, observe, puis raisonne à nouveau jusqu'à la réponse finale. ⚙️ Comment fonctionne le pattern ? 1️⃣ Input utilisateur Le prompt arrive accompagné de la liste des outils disponibles (API, base de données, moteur de recherche…) 2️⃣ Reasoning 🧠 Le LLM analyse le contexte et détermine quel outil utiliser et avec quels paramètres. Il ne répond pas encore, il réfléchit. 3️⃣ Action ⚡ L'agent appelle l'outil sélectionné pour interagir avec l'environnement extérieur. 4️⃣ Observation 👁️ Le résultat de l'outil (retourné en JSON) est renvoyé au LLM comme nouvelle information. 5️⃣ Nouveau cycle de Reasoning Le LLM analyse l'observation et décide : l'information est-elle suffisante ? Si non → nouvelle action. Si oui → on passe à l'étape suivante. ➡️ La boucle continue jusqu'à ce que le contexte nécessaire soit complet. 6️⃣ Final Answer ✅ Le LLM synthétise toutes les observations et fournit la réponse finale.