#
Мысль: Внутреннее Рассуждение и Re-Act подход

> В этом разделе мы погрузимся во внутреннюю работу AI агента - его способность рассуждать и планировать. Мы рассмотрим, как агент использует свой внутренний диалог для анализа информации, разбиения комплексных проблем на управляемые шаги и принятия решения о том, какие действия следует предпринять дальше. Кроме того, мы представим подход Re-Act - технику подсказок, которая побуждает модель думать «шаг за шагом», прежде чем действовать.

Мысли представляют собой внутренние процессы рассуждения и планирования агента для решения задачи.

При этом используется способность Большой Языковой Модели (Large Language Model, LLM) агента анализировать информацию, представленную в подсказке.

Считайте это внутренним диалогом агента, в ходе которого он обдумывает поставленную задачу и разрабатывает стратегию действий.

Мысли Агента отвечают за доступ к текущим наблюдениям и решение о том, каким должно быть следующее действие (действия).

Благодаря этому процессу агент может разбивать сложные проблемы на более мелкие и управляемые шаги, рефлексировать над прошлым опытом и постоянно корректировать свои планы основываясь на новой информации.

Вот несколько примеров общих мыслей:

Тип мышления | Пример
--- | ---
Планирование | “Мне нужно разбить эту задачу на три этапа: 1) собрать данные, 2) проанализировать тенденции, 3) создать отчет”
Анализ | “Судя по сообщению об ошибке, проблема заключается в параметрах подключения к базе данных”
Принятие решений | “Учитывая бюджетные ограничения пользователя, я должен рекомендовать вариант среднего уровня”
Решение проблем | “Чтобы оптимизировать этот код, я должен сначала профилировать его, чтобы выявить узкие места”
Интеграция памяти | “Пользователь ранее упоминал, что предпочитает Python, поэтому я приведу примеры на Python”
Саморефлексия | “Мой последний подход не сработал, я должен попробовать другую стратегию”
Постановка цели | “Чтобы выполнить эту задачу, мне нужно сначала установить критерии приемки”
Приоритизация | “Уязвимость безопасности должна быть устранена до добавления новых функций”

> Примечание: В случае дообучения LLM вызову функций, процесс мышления необязателен. Если вы не знакомы с вызовом функций, более подробно об этом будет рассказано в разделе Действия.

##
Подход Re-Act

Ключевым методом является ReAct подход, который представляет собой конкатенацию ” Рассуждения (Reasoning)” (Мысли) и “Действия (Acting)“.

ReAct - это простая техника подсказки, которая добавляет «Давайте думать шаг за шагом», прежде чем позволить LLM декодировать следующие токены.

Действительно, побуждение модели думать “шаг за шагом” стимулирует процесс декодирования следующих токенов которые генерируют план, а не окончательное решение, поскольку модель поощряется декомпозировать проблему на подзадачи.

Это позволяет модели рассматривать подзадачи более детально, что в целом приводит к меньшему количеству ошибок, чем при попытке непосредственно сгенерировать окончательное решение.

(d) - это пример подхода Re-Act, когда мы подсказываем: " Давай думать шаг за шагом".

> В последнее время мы наблюдаем большой интерес к стратегиям рассуждений. Именно это лежит в основе таких моделей, как Deepseek R1 или OpenAI o1, которые были дообучены “думать перед ответом”.

> Эти модели были обучены всегда включать определенные секции размышлений (заключенные между специальными токенами `<think>` и `</think>`). Это не просто техника подсказки, как в ReAct, а метод обучения, при котором модель учится генерировать эти секции после анализа тысяч примеров, которые показывают, чего мы от нее ожидаем.

Теперь, когда мы лучше понимаем процесс Мышления, давайте углубимся во вторую часть процесса: Действие.

Update on GitHub