Explicación de ReAct: Cómo los agentes de IA combinan el razonamiento con acciones del mundo real.
Cómo el marco ReAct combina el razonamiento con el uso de herramientas en los agentes de IA, y cómo difiere del enfoque de cadena de pensamiento, del aprendizaje por refuerzo y de los modelos de razonamiento.
La IA está evolucionando mucho más allá de los simples chatbots de generación de texto.
Los sistemas de IA actuales pueden navegar por la web, acceder a APIs, ejecutar consultas a bases de datos, run código, obtener documentos y luego utilizar todo lo que encuentran para decidir cuál será su siguiente paso. Pero, ¿qué es lo que realmente permite a una IA pasar de solo pensar en una tarea a tomar acción al respecto?
Un concepto clave detrás de este cambio es ReAct, abreviatura de Reason + Act.
ReAct es tanto una técnica de estimulación como un marco de trabajo más amplio para agentes. Combina pasos de razonamiento con acciones concretas como búsquedas, llamadas a APIs, cálculos y otras invocaciones de herramientas. Luego, el modelo lee los resultados de esas acciones y los utiliza para decidir qué hacer a continuación. Yao y sus colegas presentaron este marco en 2022.
¿Qué es ReAct?
Una forma sencilla de visualizar ReAct es a través de este ciclo:
Pensar → Actuar → Observar → Pensar → Actuar → Observar → Respuesta final
Supongamos que le preguntas a un sistema de IA:
"Encuentra la información más reciente sobre una empresa y resume sus desarrollos recientes."
Un modelo básico podría simplemente responder con lo que ya sabe internamente.
Un sistema basado en ReAct maneja esto de manera diferente:
- Razonamiento: Determinar qué información se necesita realmente.
- Acción: Realizar una búsqueda para encontrarla.
- Observación: Revisar lo que devolvió la búsqueda.
- Razonamiento: Decidir si se necesita aún más información.
- Acción: Buscar de nuevo o cambiar a una herramienta diferente.
- Respuesta final: Una vez que se ha recopilado suficiente información, generar la respuesta.
Este bucle de ida y vuelta es precisamente lo que hace que ReAct sea valioso para tareas que dependen de información externa o acceso a herramientas.
ReAct vs Chain-of-Thought
ReAct comparte muchas características con el concepto de razonamiento paso a paso, pero existe una diferencia clave que los separa.
Chain-of-Thought se centra principalmente en razonar internamente para resolver un problema.
ReAct combina ese razonamiento con la interacción real con el mundo exterior.
Aquí hay un atajo mental rápido:
CoT = Pensar ReAct = Pensar → Actuar → Observar → Pensar
Esto hace que ReAct sea especialmente valioso cuando un sistema debe ir más allá de sí mismo, interactuando con un entorno externo en lugar de depender únicamente de su conocimiento integrado.
ReAct no es aprendizaje por refuerzo
Este punto confunde a mucha gente.
Aunque el ciclo ReAct puede parecerse a un agente que interactúa con un entorno de manera similar a lo que ocurre en el aprendizaje por refuerzo, no es en sí mismo un método de aprendizaje por refuerzo.
El resultado devuelto por una llamada a una herramienta no es automáticamente una señal de recompensa en el sentido del aprendizaje por refuerzo.
Lo que realmente importa es algo más simple: las observaciones que provienen de las acciones pueden influir en lo que el sistema elige hacer a continuación.
¿Dónde encajan los modelos de razonamiento?
Otro concepto que vale la pena entender es el de un modelo de razonamiento.
Estos modelos están diseñados para dedicar más recursos computacionales a problemas más complejos, como:
- Matemáticas
- Programación
- Planificación
- Resolución de problemas en múltiples pasos
Los modelos de uso general también son capaces de razonar, pero suelen estar ajustados más para una interacción rápida y eficiente en el día a día que para resolver problemas de forma profunda.
Eso nos brinda otro contraste útil:
Modelo general → interacción amplia y eficiente Modelo de razonamiento → cálculos adicionales aplicados a problemas difíciles
No obstante, aplicar más razonamiento a un problema no garantiza un resultado correcto.
Incluso un modelo de razonamiento puede equivocarse en los hechos, cometer errores lógicos o basarse en suposiciones erróneas. Los cálculos adicionales aumentan las posibilidades de resolver un problema complicado, pero no eliminan la posibilidad de error.
El papel del cálculo en el tiempo de inferencia
En parte, la razón por la que los modelos de razonamiento se comportan de manera diferente en tareas difíciles se debe al cálculo en el tiempo de inferencia.
En lugar de aplicar la misma cantidad fija de cálculos a cada solicitud, un sistema puede aumentar la intensidad de los cálculos específicamente para problemas más difíciles.
El patrón se ve así:
Problema fácil → menos razonamiento → respuesta más rápida
Problema difícil → más razonamiento → más cálculos → resultado potencialmente mejor
Esto brinda a los sistemas de IA una segunda herramienta para actuar: el rendimiento no depende solo de lo que se aprendió durante el entrenamiento, sino también del esfuerzo computacional aplicado en el momento en que se resuelve un problema específico.
ReAct, llamadas a herramientas, RAG y agentes
Estas cuatro ideas se superponen en la práctica, pero cada una se refiere a algo distinto.
Llamadas a herramientas ocurren cuando un modelo solicita que se ejecute una herramienta externa en su nombre.
ReAct es el ciclo repetitivo de razonamiento, acción y observación de los resultados.
RAG recopila información externa y la entrega al modelo para que su salida esté basada en datos reales.
Un agente de IA es un sistema más completo, capaz de trabajar hacia un objetivo mediante la planificación, la utilización de herramientas, el seguimiento del estado y la toma de una serie de decisiones a lo largo del tiempo.
Un agente moderno típico podría seguir una secuencia como esta: comienza con lo que desea el usuario, pasa a razonar sobre ese objetivo, elige una herramienta para usarla, ejecuta dicha herramienta, examina los resultados obtenidos, evalúa si son suficientes y luego decide seguir adelante o ajustar su plan antes de producir una respuesta final.
Las herramientas involucradas pueden ser cualquier cosa, desde búsquedas en la web y APIs hasta bases de datos, entornos de ejecución de código, búsquedas en archivos u otras aplicaciones externas.
La verificación hace que los agentes sean más fiables
Más allá de actuar y observar, los sistemas agentes pueden añadir capas de verificación y reflexión.
Un patrón común es:
Generar → Verificar → Corregir si es necesario → Respuesta final
La verificación es el paso en el que el sistema comprueba si lo que ha recuperado o generado es realmente correcto.
La reflexión es el paso en el que el sistema analiza su intento anterior y decide si necesita probar de nuevo.
Ambas técnicas pueden hacer que ciertos flujos de trabajo sean más fiables, pero conllevan un costo: mayor latencia, más recursos de procesamiento y aún sin una garantía absoluta de que el resultado final sea correcto.
El panorama general
Puede considerar el desarrollo de sistemas de IA como una serie de capacidades en capas.
Inducción proporciona instrucciones al modelo.
Razonamiento le permite abordar problemas más difíciles.
Llamada a herramientas le permite interactuar con otros sistemas desde su propio entorno.
ReAct une el razonamiento con la acción y la observación.
Agentes integran todo esto en sistemas orientados a objetivos, capaces de planificar, actuar, observar, verificar y repetir el ciclo según sea necesario.
La conclusión principal es sencilla:
La IA no está limitada a producir una sola respuesta. Los sistemas de IA actuales pueden razonar sobre lo que realmente necesitan, actuar en base a ese razonamiento, observar qué ocurre y utilizar esa observación para decidir su siguiente paso.
Esa transición —de simplemente generar resultados a buscar activamente un objetivo mediante acciones concretas— es uno de los cimientos fundamentales de los agentes de IA actuales.
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