Denken Agenten an elektrische Schafe? Das ReAct-Framework

Einführung in KI-Agenten

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
Einführung in KI-Agenten

Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

Gedanke Beispiel
Planung „Um ihnen beim Umzug zu helfen, muss ich Umzugsunternehmen finden, Preise vergleichen und die Verfügbarkeit für ihren Termin prüfen.“
1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
Einführung in KI-Agenten

Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

Gedanke Beispiel
Planung „Um ihnen beim Umzug zu helfen, muss ich Umzugsunternehmen finden, Preise vergleichen und die Verfügbarkeit für ihren Termin prüfen.“
Analyse „Wenn man ihre Ausgaben betrachtet, zahlen sie zu viel für Abos, die sie kaum nutzen.“
1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
Einführung in KI-Agenten

Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

Gedanke Beispiel
Planung „Um ihnen beim Umzug zu helfen, muss ich Umzugsunternehmen finden, Preise vergleichen und die Verfügbarkeit für ihren Termin prüfen.“
Analyse „Wenn man ihre Ausgaben betrachtet, zahlen sie zu viel für Abos, die sie kaum nutzen.“
Entscheidungsfindung „Da sie es bis morgen brauchen, würde ich trotz der zusätzlichen Kosten Expressversand vorschlagen.“
1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
Einführung in KI-Agenten

Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

Gedanke Beispiel
Planung „Um ihnen beim Umzug zu helfen, muss ich Umzugsunternehmen finden, Preise vergleichen und die Verfügbarkeit für ihren Termin prüfen.“
Analyse „Wenn man ihre Ausgaben betrachtet, zahlen sie zu viel für Abos, die sie kaum nutzen.“
Entscheidungsfindung „Da sie es bis morgen brauchen, würde ich trotz der zusätzlichen Kosten Expressversand vorschlagen.“
Problemlösung „Um diesen Code zu optimieren, sollte ich zunächst eine Laufzeitanalyse durchführen, um Engpässe zu finden.“
1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
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Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

Gedanke Beispiel
Einbindung von Erinnerungen „Sie hatten letzte Woche gesagt, dass sie laktoseintolerant sind, also werde ich Milchprodukte aus diesen Rezeptvorschlägen rausnehmen.“
1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
Einführung in KI-Agenten

Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

Gedanke Beispiel
Einbindung von Erinnerungen „Sie hatten letzte Woche gesagt, dass sie laktoseintolerant sind, also werde ich Milchprodukte aus diesen Rezeptvorschlägen rausnehmen.“
Selbstreflexion „Ich war in meiner Erklärung zu technisch – ich versuch's mal mit ein paar Beispielen aus dem Alltag.“
1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
Einführung in KI-Agenten

Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

Gedanke Beispiel
Einbindung von Erinnerungen „Sie hatten letzte Woche gesagt, dass sie laktoseintolerant sind, also werde ich Milchprodukte aus diesen Rezeptvorschlägen rausnehmen.“
Selbstreflexion „Ich war in meiner Erklärung zu technisch – ich versuch's mal mit ein paar Beispielen aus dem Alltag.“
Zielsetzung „Bevor ich ihr Trainingsprogramm zusammenstelle, muss ich wissen, wie fit sie sind und wie viel Zeit sie haben.“
1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
Einführung in KI-Agenten

Die verschiedenen Arten von Modellgedanken

Gedanke Beispiel
Einbindung von Erinnerungen „Sie hatten letzte Woche gesagt, dass sie laktoseintolerant sind, also werde ich Milchprodukte aus diesen Rezeptvorschlägen rausnehmen.“
Selbstreflexion „Ich war in meiner Erklärung zu technisch – ich versuch's mal mit ein paar Beispielen aus dem Alltag.“
Zielsetzung „Bevor ich ihr Trainingsprogramm zusammenstelle, muss ich wissen, wie fit sie sind und wie viel Zeit sie haben.“
Priorisierung „Sie sollten die Flüge vor dem Hotel buchen, weil die Flugpreise schneller steigen.“
1 Der Hugging Face Agents-Kurs: https://github.com/huggingface/agents-course
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Das ReAct-Framework: Woher Gedanken kommen

react

1 Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., Cao, Y. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv preprint arXiv:2210.03629.
Einführung in KI-Agenten

Das ReAct-Framework: Nachdenken und Handeln

Nachdenken

Handeln

1 Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., Cao, Y. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv preprint arXiv:2210.03629.
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Das ReAct-Framework: Nachdenken und Handeln

Nachdenken

Gedankenketten (Chain-of-Thought) Prompting

[Prompt...]. Denke Schritt für Schritt.

Handeln

1 Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., Cao, Y. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv preprint arXiv:2210.03629.
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Das ReAct-Framework: Nachdenken und Handeln

Nachdenken

Gedankenketten (Chain-of-Thought) Prompting

[Prompt...]. Denke Schritt für Schritt.

Handeln

Denken > Handeln > Beispiele für Beobachtungen

[Prompt...]. Halte dich an dieses Format:

  • Gedanke: [Überlege dir, was zuerst berechnet werden soll]
  • Handlung: [Berechnung durchführen]
  • Beobachtung: [Ergebnis der Berechnung]
  • ...nach Bedarf wiederholen...
  • Endgültige Antwort: [Komplette Lösung]
1 Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., Cao, Y. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv preprint arXiv:2210.03629.
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ReAct in Aktion: Einfache Arithmetik

gpt-4o

Einführung in KI-Agenten

ReAct in Aktion: Einfache Arithmetik

$$

Die Frage

Rechne aus, wie viel es kostet, wenn ich drei Laptops mit einem Preis von 899 € mit jeweils 15 % Rabatt und 8 % Umsatzsteuer kaufe.

$$

Die richtige Antwort

2.475,85 €

Einführung in KI-Agenten

ReAct in Aktion: Einfache Arithmetik

falsch

Verwendeter Prompt

Rechne aus, wie viel es kostet, wenn ich drei Laptops mit einem Preis von 899 € mit jeweils 15 % Rabatt und 8 % Umsatzsteuer kaufe. Gib nur die Antwort zurück.

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ReAct in Aktion: Einfache Arithmetik

korrekt

Verwendeter Prompt

Calculate the total cost if I buy 3 laptops at $899 
each with a 15% discount and 8% sales tax. Think step by step.

Follow this format:

Thought: [Think about what to calculate first]
Action: [Perform calculation]
Observation: [Result of calculation]
...repeat as needed...
Final Answer: [Complete solution]

Example:

Thought: Calculate base cost first
Action: 2 × $50 = $100
Thought: Apply 10% discount
Action: $100 - ($100 × 0.10) = $90
Final Answer: Total is $90
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Ohne ReAct-Prompting

incorrect_answer

Die richtige Antwort 2.475,85 €

Antwort von ChatGPT: 2.776,63 €

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Mit ReAct-Prompting

correct_answer

Die richtige Antwort $2475.85

Antwort von ChatGPT: $2475.85

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ReAct als eine Denkweise

ReAct ist Teil des Modell-System-Prompts.

System Prompts sind vor dem Nutzer versteckte Anweisungen, die dem Modell sagen, wie es sich grundsätzlich in Gesprächen verhalten soll.

1 Bild erstellt mit GPT-4o
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Nachdenkende Modelle und ReAct

$$

  • ReAct ist besonders nützlich bei „traditionellen“ Sprachmodellen wie den Modellen der GPT-Serie.
  • Die neuen nachdenkenden Modelle sind so trainiert, dass sie Schritt für Schritt denken und dafür keine ReAct-Eingaben benötigen.

$$ Beispiel für nachdenkende Modelle

  • OpenAI-Modelle der o-Reihe
  • DeepSeek-Modelle der R-Reihe
  • Denkende Gemini Modelle
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Wie man ein nachdenkendes Modell erkennt

thinking_models

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Lass uns üben!

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