ReAct no LangChain

[Michael Santos dos Santos]

Prezado professor,

Durante a aula sobre a implementação do ReAct, foi apresentado um prompt template do LangChain Hub contendo quatro parâmetros. Gostaria de saber se a abordagem exige obrigatoriamente a presença desses quatro parâmetros ou se há flexibilidade para modificar ou omitir algum deles.

Além disso, é possível ajustar o prompt para que o agente realize apenas uma iteração em vez de um ciclo contínuo de revisões (Thought/Action/Action Input/Observation)? Caso sim, qual seria a melhor forma de estruturar o prompt para esse comportamento?

Para fins de referência, segue o prompt template apresentado:

'Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:\n\n
{tools}\n\n
Use the following format:\n\n
Question: the input question you must answer\n
Thought: you should always think about what to do\n
Action: the action to take, should be one of [{tool_names}]\n
Action Input: the input to the action\n
Observation: the result of the action\n
... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times)\n
Thought: I now know the final answer\n
Final Answer: the final answer to the original input question\n\n
Begin!\n\n
Question: {input}\n
Thought:{agent_scratchpad}'

[Gabriel Alves]

Olá Michael!

Sim é possível customizar esse prompt, note que na aula foi baixado o PromptTemplate “hwchase17/react” através do método hub.pull mas você poderia defini-lo manualmente (caso sua intenção seja modificar as instruções no prompt) ou até baixar outro template (por exemplo hwchase17/react-chat ou outro dentro do Hub do LangChain).

Esse prompt usado foi projetado para seguir o ciclo completo de Thought/Action/Action Input/Observation, o que é essencial para a lógica de raciocínio iterativo dos agentes ReAct. Embora haja alguma flexibilidade para adaptar o prompt, remover ou omitir essas etapas pode comprometer a eficácia do agente na resolução de problemas complexos. No entanto, você pode ajustar o comportamento do agente para reduzir ou limitar o número de iterações.

Para fazer o agente realizar apenas uma iteração, você pode modificar o prompt ou controlar a lógica de execução. Uma ideia seria ajustar o prompt para que o agente saiba que deve fornecer a resposta final após a primeira observação – por exemplo, após o bloco Observation, você pode incluir instruções explícitas como: “Agora, com base na observação acima, forneça a resposta final diretamente.” Outra abordagem seria controlar isso no código, ajustando via parâmetros (max_iterations ou max_steps) no agente LangChain para limitar o ciclo a uma única rodada.

[Autor]

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