Die ReAct‑Schleife
ReAct (Reasoning + Acting) ist das Herzstück der meisten Agent‑Frameworks. Das LLM produziert abwechselnd Thought, Action und Observation, bis das Ziel erreicht ist.
Beispiel‑Trace:
Frage: Wie hoch ist die Bevoelkerung von Hannover?
Thought: Ich brauche aktuelle Daten — Web‑Suche.
Action: web_search("Hannover Einwohner 2026")
Observation: 535 932 (Stand 2024)
Thought: Ergebnis liegt vor.
Final Answer: ~536 000 Einwohner.Variationen:
- Plan‑and‑Execute: erst kompletter Plan, dann sequentiell ausführen.
- Reflexion: nach jedem Step eine Selbstkritik.
- Tree‑of‑Thoughts: verzweigtes Denken mit Beam‑Search.
Zurück zu Künstliche Intelligenz