Мой блог
Как устроены ReAct-агенты: логика взаимодействия модели и инструментов
Сочетание языковых моделей с программными инструментами превращает обычный чат-бот в автономного помощника. В основе такого поведения лежит архитектура автономного ReAct-агента, которая позволяет нейросети не только рассуждать, но и совершать действия в реальной среде. В отличие от стандартного запроса, где результат ограничен знаниями модели, агентный подход выстраивает цикл из планирования, выполнения кода и анализа полученных данных.
Понимание того, как текстовый ответ превращается в чтение файлов или запуск тестов, требует разбора внутренней механики управляющего цикла. В этом материале рассматривается устройство ReAct-системы на примере интеграции с API DeepSeek, где программный код выступает связующим звеном между интеллектом модели и файловой системой.
Отличие агента от стандартного обращения к LLM
В типовом приложении взаимодействие с нейросетью ограничено форматом «вопрос — ответ». Если для формирования реплики нужны внешние данные, разработчик должен заранее внедрить их в контекст запроса. Сама по себе языковая модель не имеет прямого доступа к операционной системе или интернету через стандартный текстовый интерфейс.
Агентный подход меняет эту парадигму. Вместо того чтобы сразу выдать финальный результат, модель может запросить выполнение конкретной операции, например, открытие файла в определенной директории. Управляющая программа выполняет это действие, фиксирует итог в истории диалога и снова обращается к нейросети. В результате принципы работы ReAct-агента позволяют системе адаптироваться: на основе прочитанных данных модель решает, нужно ли ей проверить другой файл, запустить команду в терминале или завершить задачу, предоставив ответ пользователю.
Разделение ролей: выбор и выполнение действий
В агентной системе функции строго разграничены между языковой моделью и управляющим кодом. Модель отвечает исключительно за принятие решений — она формирует структуру запроса на действие. Агент, представляющий собой программную оболочку, интерпретирует этот запрос, проверяет его безопасность и запускает соответствующий инструмент.
Когда модель возвращает команду на чтение файла с указанием пути, на физическом диске ничего не происходит до тех пор, пока агент не обработает этот ответ. Программный код ищет нужную функцию в списке разрешенных и вызывает её с переданными аргументами. Если путь к файлу нарушает правила безопасности или указанный инструмент отсутствует, агент блокирует выполнение. Таким образом, ограничения (например, запрет на изменение определенных тестов) реализуются не только через текстовые инструкции для нейросети, но и на уровне логики исполнения и прав доступа в среде.
Механика повторного цикла ReAct
Название концепции ReAct происходит от английских слов reasoning (рассуждение) и acting (действие). Это означает, что процесс решения задачи разбивается на итерации, где выводы нейросети чередуются с практическими операциями и наблюдением за результатами.
После того как инструмент отработал, его вывод (содержимое кода, сообщение об ошибке или системный лог) должен вернуться в модель. Это критически важно, так как разные результаты требуют разных последующих шагов. В современных реализациях для этого используются штатные поля API (tool calls), что избавляет от необходимости вручную парсить текстовые блоки с мыслями нейросети. Для функционирования системы достаточно передавать выбранное действие и полученный отклик обратно в контекст следующего запроса.
Процесс вызова программных инструментов
Чтобы нейросеть могла взаимодействовать с внешним миром, ей необходимо передать описание доступных инструментов. Это описание включает имя функции, её назначение и схему аргументов в формате JSON. Сама реализация функции на Python модели не передается — она видит только интерфейс взаимодействия.
При получении ответа от API запрос на действие обычно приходит в массиве tool_calls. Каждому такому вызову присваивается уникальный идентификатор tool_call_id. Агент извлекает аргументы, выполняет операцию и формирует новое сообщение с ролью tool, привязывая результат к конкретному идентификатору вызова. Один ответ модели может содержать сразу несколько запросов к разным инструментам, которые агент обрабатывает последовательно или параллельно, прежде чем инициировать следующий цикл рассуждений.
Управление историей сообщений
Для корректной работы агенту необходимо сохранять полную цепочку взаимодействий. Список сообщений (messages) постоянно растет и включает в себя:
- Системную инструкцию с правилами поведения;
- Первоначальную задачу пользователя;
- Предыдущие ответы модели с запросами инструментов;
- Результаты выполнения этих инструментов.
Сохранение обеих сторон обмена позволяет модели понимать, какие действия уже были предприняты и к каким результатам они привели. История сообщений передается в API при каждом новом обращении. В рамках одной сессии объем данных увеличивается, что требует эффективного управления контекстом, хотя в простых реализациях достаточно обычного динамического списка.
Условия завершения работы агента
Цикл работы не бесконечен. Агент прекращает выполнение в трех основных случаях:
- Получение финального ответа: модель возвращает текстовое сообщение без запросов к инструментам.
- Достижение лимитов: в целях экономии ресурсов и предотвращения зацикливания устанавливаются ограничения на количество обращений к API и вызовов функций (например, не более 8 итераций).
- Ошибки выполнения: пустой ответ модели или критический сбой инструмента, который не может быть обработан как штатный результат.
Стоит учитывать, что успешное завершение цикла и выдача ответа не гарантируют правильность решения задачи — это лишь подтверждает, что агент прошел намеченный путь и посчитал его законченным.
Техническая реализация на языке Python
В архитектуре программного решения выделяются три ключевых компонента. Клиент отвечает за сетевое взаимодействие с API, агент управляет логикой цикла и хранением истории, а классы инструментов инкапсулируют конкретные действия.
Структура данных для API
Запрос к модели отправляется в формате JSON. Помимо истории сообщений, в него передается список tools. Каждая функция описывается через JSON Schema, где указываются обязательные параметры и их типы. Например, для инструмента чтения файла можно жестко ограничить список допустимых путей через перечисление enum, что повышает предсказуемость работы системы.
Параметры вроде temperature: 0 помогают минимизировать случайность при выборе инструментов, а отключение специальных режимов рассуждений позволяет сосредоточиться на структурированных вызовах функций. Агент самостоятельно сопоставляет имя инструмента из ответа API с объектом в коде Python и запускает метод выполнения.
Системные инструкции и управление циклом
В системном промпте задаются фундаментальные правила: действовать на основе проверенных фактов, не выдумывать результаты работы инструментов и давать лаконичные ответы на русском языке. Конкретная задача передается в сообщении пользователя.
Управляющий цикл в коде последовательно опрашивает модель, валидирует структуру её ответов и обновляет историю. Если модель запрашивает изменение кода, агент вызывает соответствующий инструмент правки, фиксирует успешность операции и предоставляет результат для следующего шага анализа. Вся цепочка действий — от обнаружения проблемы до проверки исправлений — происходит внутри одного программного запуска.
Разбор практического примера: отладка кода
В качестве демонстрации возможностей рассматривается сценарий исправления ошибки в учебном проекте. По условию, в интернет-магазине бесплатная доставка должна активироваться при заказе от 2000 рублей, однако тесты показывают сбой: при сумме 2500 рублей система ошибочно начисляет стоимость доставки.
Агенту предоставляется доступ к чтению файлов, редактированию кода и запуску тестов через Bash. Порядок действий определяет сама модель. Сначала она изучает исходный код и конфигурационные файлы, затем запускает тесты для подтверждения ошибки. Обнаружив причину (например, использование некорректного пути к файлу настроек), агент вносит правки и инициирует повторную проверку.
Анализ конкретного шага
При выполнении Bash-команды агент получает не просто текст из консоли, а структурированный отчет: код завершения, стандартный вывод и поток ошибок. Эти данные передаются модели в сообщении с ролью tool. Нейросеть видит, что тесты провалились (AssertionError), и на следующем шаге генерирует запрос к инструменту редактирования edit.
Важно, что модель не «знает» заранее, исправлен ли баг. Она делает вывод об успехе только после того, как в истории сообщений появится подтверждение от инструмента Bash с успешным прохождением всех тестов. Только после этого формируется итоговое текстовое сообщение для пользователя.
Итоги выполнения задачи
Работа ReAct-агента демонстрирует, что для решения сложных инженерных задач не требуется жестко прописывать алгоритм действий. Достаточно определить границы допустимого (инструменты) и правила взаимодействия (системный промпт). Модель самостоятельно выстраивает маршрут: от сбора данных и локализации ошибки до верификации финального результата. При этом программный код агента служит надежным фильтром, гарантирующим, что действия выполняются в изолированной среде и строго по заданным правилам.
