ReAct (patrón de prompting)
Reasoning + Acting — patrón de agente donde el LLM alterna entre generar «Thought:» (razonamiento) y «Action:» (llamada a herramienta), recibe «Observation:» de la herramienta, y repite hasta terminar la tarea. Yao et al., 2022.
Artículo pionero para agentes LLM. Formato, por ejemplo: Thought: Necesito buscar el precio de X. Action: search("precio de X"). Observation: $50. Thought: Eso encaja con el presupuesto. Action: finish(yes). Pese al nombre, no tiene nada que ver con la biblioteca React —son cosas completamente distintas—. El agente ReAct de LangChain fue durante mucho tiempo la implementación por defecto. Alternativas más modernas: Plan-and-Execute, Reflexion (aprende de los errores), Tree-of-Thoughts (razonamiento multirruta). ReAct sigue siendo el bucle de agente básico que los estudiantes aprenden primero.