ReAct Agent Và Cách Kết Hợp Reasoning + Acting

ReAct Agent Là Gì?

ReAct là viết tắt của Reasoning + Acting. Ý tưởng cốt lõi:

Agent suy luận bằng văn bản (giống cách LLM suy nghĩ).
Sau đó thực hiện một hành động cụ thể dựa trên suy luận đó.
Lặp lại vòng suy luận → hành động → quan sát đến khi có đáp án.

ReAct không tạo ra “trí thông minh” mới, mà chỉ tổ chức lại cách LLM xử lý bước suy luận và hành động trong một quy trình rõ ràng.

ReAct Kết Hợp Reasoning Và Acting Ra Sao?

Quy trình tiêu chuẩn gồm các bước:

Bước 1: Agent nhận yêu cầu và tạo ra chuỗi suy luận ngắn để phân tích nhiệm vụ.
Bước 2: Từ kết quả phân tích, Agent chọn một hành động. Hành động có thể là:
- tìm kiếm dữ liệu,
- gọi API,
- truy vấn cơ sở dữ liệu,
- đọc file,
- thực hiện tính toán.
Bước 3: Agent nhận lại quan sát (kết quả từ hành động).
Bước 4: Agent tiếp tục suy luận dựa trên quan sát mới.
Bước 5: Agent đưa ra hành động tiếp theo hoặc trả lời hoàn chỉnh.

Điểm quan trọng nhất: Reasoning và Acting luôn xen kẽ. Agent không suy luận một lần rồi trả lời ngay, mà duy trì một vòng lặp linh hoạt cho đến khi đủ thông tin.

Ví Dụ Thực Tế Để Hình Dung

Giả sử Agent nhận câu hỏi: “Tìm bài viết phổ biến nhất của tác giả A trong 6 tháng gần đây và tóm tắt nội dung.”

Agent có thể vận hành như sau:

Suy luận: “Cần có danh sách bài viết của tác giả A.”
Hành động: gọi API để lấy danh sách bài viết.
Quan sát: API trả về 20 bài viết.
Suy luận: “Để chọn bài phổ biến nhất, cần lượt xem.”
Hành động: gọi API lấy chỉ số tương tác cho 20 bài.
Quan sát: trả về số liệu.
Suy luận: “Chọn bài nhiều lượt xem nhất.”
Hành động: gọi API lấy nội dung bài đó.
Quan sát: nội dung bài.
Suy luận: tóm tắt lại nội dung.
Trả lời: đưa ra bản tóm tắt hoàn chỉnh.

Không có hành động nào mang tính bí mật. Mọi bước đều nằm trong quy trình Reasoning → Acting → Observation.

Khi Làm Dự Án AI/ML, ReAct Agent Được Dùng Như Thế Nào?

Trong các dự án thực tế, ReAct Agent thường xuất hiện ở các tiểu hệ thống:

Hệ thống chatbot truy cập dữ liệu nội bộ.
Công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu, có thể tự chạy truy vấn SQL.
Các workflow có nhiều bước phụ thuộc nhau, ví dụ: lấy dữ liệu → xử lý → tổng hợp → đưa ra kết quả.
Các Agent phục vụ MLOps, tự động kiểm tra cấu hình mô hình, gọi API đánh giá, hoặc ghi log.

Lợi thế của ReAct là giúp mô hình biết “thiếu gì thì đi lấy thêm”, thay vì cố gắng suy luận từ dữ liệu không đầy đủ.

Liên Hệ Với Kiến Thức Nền Trong Các Nhóm Module AI

Để hiểu rõ ReAct Agent, người làm AI thường có các nền tảng sau:

Tư duy dữ liệu (ETL, SQL) – liên quan Module 3, giúp Agent xử lý dữ liệu và tương tác kho dữ liệu.
Tư duy mô hình hóa và đánh giá (regression, classification, metrics) – thuộc Module 4–6, dùng khi Agent phải phân tích dữ liệu hoặc gọi mô hình.
Kiến thức về Deep Learning, đặc biệt trong NLP (Module 7–10), giúp hiểu cách LLM sinh ra reasoning.
Kiến thức về GenAI/LLM và các workflow mô hình (Module 11–12), phù hợp khi thiết kế Agent, pipeline, hoặc cơ chế gọi API.

Những nền tảng này thường đi cùng nhau trong quá trình làm dự án.

Hướng Dẫn Cho Người Mới Bắt Đầu

Bạn có thể thử với các tác vụ đơn giản như: tìm kiếm thông tin → phân tích → tổng hợp lại.
Quan sát cách Agent ghi lại reasoning giúp bạn hiểu rõ vòng lặp hoạt động ra sao.
Khi đã quen, có thể thử thêm hành động phức tạp hơn như truy vấn SQL hoặc gọi API.
Bạn có thể bắt đầu bằng các bài toán nhỏ để hiểu rõ hơn về khái niệm này.

Hỏi Đáp Nhanh Về ReAct Agent

1. ReAct có phải mô hình mới không?
Không, ReAct là phương pháp tổ chức suy luận – hành động, không phải mô hình riêng.

2. ReAct có cần dữ liệu đặc biệt không?
Không, nó dùng dữ liệu từ các hành động Agent gọi ra.

3. ReAct có tự tối ưu mô hình không?
Không, ReAct chỉ điều phối reasoning và hành động.

4. ReAct dùng được cho cả NLP và CV không?
Có, miễn là mô hình và hành động hỗ trợ nhiệm vụ đó.

FAQ Về Chương Trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.