ReActエージェント
Reasoning + Acting。LLMが「思考（Thought）」「行動（Action、ツール呼び出しなど）」「観察（Observation）」を、課題が解けるまで繰り返すエージェントのパターン（2022年の論文）。LLMエージェントの大半の基本形である。
仕組みはこうだ。モデルが思考を書き出し（「Xを調べる必要がある」）、行動としてツールを呼び、観察として結果を読み、さらに推論する（「Xは分かった、次はYだ」）。答えにたどり着くまでこれを繰り返す。推論を言葉にすることで判断が安定し（chain-of-thoughtと同じ効果）、途中で行動できるので情報を取りに行ったり自己修正したりできる。推論と実際のツール使用を組み合わせるため、プロンプトだけでは解けない多段階の課題にも対応できる。LangChainのエージェントやAutoGPTブームの土台になった。考えるだけで行動しない純粋なchain-of-thoughtとは別物であり、最も影響力の大きいエージェントパターンの一つである。