Patrón ReAct (Reasoning and Acting) con LangGraph

Patrón ReAct (Reasoning and Acting) con LangGraph

El patrón ReAct combina razonamiento y acción en un bucle iterativo para que un LLM use herramientas y resuelva tareas. LangGraph facilita construir estos agentes con nodos, aristas y estado compartido.

Pensar y actuar

ReAct separa dos fases que se alternan: el modelo razona y planea, luego ejecuta una acción con una herramienta. El resultado de la acción regresa como observación y alimenta el siguiente razonamiento. Así el agente corrige su rumbo en cada vuelta.

Bucle iterativo

El ciclo se repite hasta cumplir la tarea o alcanzar un límite. Cada estación representa un paso: pensar, actuar, observar y decidir si continuar. LangGraph modela ese bucle como un grafo con estado persistente entre iteraciones.

Selección de herramientas

El agente elige qué herramienta invocar según el plan y el contexto disponible. La decisión se expresa como una llamada estructurada que LangGraph enruta al nodo correspondiente. Una selección incorrecta produce observaciones que el modelo puede reinterpretar.

Grafo con estado

LangGraph representa el agente como nodos de razonamiento y de acción conectados por aristas condicionales. El estado compartido transporta mensajes, resultados y decisiones entre pasos. Esa estructura hace el comportamiento explícito, inspeccionable y fácil de depurar.

Supervisión del flujo

Definir un límite de iteraciones y puntos de control evita bucles infinitos y costos altos. El humano puede revisar o intervenir en pasos críticos antes de ejecutar acciones sensibles. Así el patrón ReAct gana control sin perder autonomía.