토픽 102 / 172·AI 윤리와 안전

ReAct (Reasoning + Acting)

LLM이 추론(Thought)과 행동(Action)을 교차 반복하며 외부 도구를 사용하여 복잡한 태스크를 수행하는 프롬프팅 프레임워크로, Thought-Action-Observation 루프를 통해 단순 생성을 넘어 능동적 문제 해결

동작 루프: Thought(현재 상황 분석/다음 행동 계획/추론) → Action(도구 호출/검색/API 실행) → Observation(도구 결과 수신/환경 피드백) → (반복) → 최종 답변

장점: 추론 과정 투명(해석 가능), 도구 사용으로 환각 감소(사실 검증), 복잡한 다단계 문제 해결, 동적 계획 조정

비교: ReAct(추론+행동 교차/도구 사용/해석 가능/동적) vs CoT(추론만/도구 없음/내부 지식 의존) vs ToT(트리 탐색/백트래킹/탐색적 문제)

연관: AI 에이전트, AI Agent Framework, LLM, 프롬프트 엔지니어링, Tool Use