AI 기술중급
ReAct
ReAct Prompting · Reasoning and Acting · ReAct 패턴
ReAct는 추론 트레이스(Thought)와 행동(Action)을 교차 배치하여 모델이 "생각하면서 행동"하도록 하는 기법이다. Yao et al.(2022)이 제안했으며, 현대 모든 AI 에이전트의 기반 아키텍처가 되었다.
- •Yao et al.(2022, ICLR 2023): Thought → Action → Observation 루프로 추론과 도구 사용 통합
- •HotpotQA에서 CoT 대비 +6% 향상 — 내부 지식과 외부 검색을 함께 활용하는 하이브리드가 최선
- •Claude Code, Devin, OpenAI Operator 등 현대 에이전트가 모두 ReAct 패턴의 변형을 사용
- •추론 모델에서도 에이전트의 도구 사용과 결합할 때 여전히 유효