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⚡ ReAct Prompting (Reason + Act)

ReAct combina razonamiento lógico paso a paso (Reasoning) con la ejecución de acciones concretas (Acting), como hacer búsquedas, consultar herramientas externas o manipular entornos virtuales.

🧠 ¿Qué es ReAct Prompting?​

Es una técnica que permite al modelo intercalar razonamiento verbal con decisiones de acción. El LLM piensa en voz alta, evalúa opciones, y ejecuta acciones basadas en ese razonamiento.

📌 Esta técnica permite construir agentes autónomos con memoria, retroalimentación, y capacidad de adaptación en tiempo real.

✅ Ventajas​

  • Potencia la resolución de tareas dinámicas.
  • Permite incorporar herramientas externas (buscadores, calculadoras, APIs).
  • Mejora la trazabilidad y explicabilidad.

⚠️ Desventajas​

  • Necesita un entorno que pueda interpretar y ejecutar las acciones.
  • Puede volverse lento si hay muchas iteraciones.
  • Requiere planificación de estados y contexto.

💡 Casos de uso comunes​

  • Agentes que navegan la web para buscar información.
  • Automatización de tareas que requieren decisiones condicionales.
  • Diagnóstico o troubleshooting técnico.
  • Agentes educativos, consultivos o asistenciales.

🧪 Ejemplos​

🟢 Ejemplo fácil – Consulta basada en búsqueda​

Pregunta: ¿Cuántos hijos tiene Chris Martin de Coldplay?

Razonamiento:
No tengo esa información exacta. Necesito buscarla.
→ Acción: [Buscar "Chris Martin hijos"]
→ Resultado: Tiene dos hijos.
→ Respuesta final: Chris Martin tiene dos hijos.

🟠 Ejemplo intermedio – Agente que consulta una API​

Tarea: Obtener el clima actual en Buenos Aires.

Razonamiento:
Necesito acceder a una API de clima.
→ Acción: [Llamar a openweathermap con "Buenos Aires"]
→ Resultado: 21°C, soleado.
→ Respuesta final: Actualmente hay 21°C y sol en Buenos Aires.

🔴 Ejemplo avanzado – Diagnóstico técnico​

Problema: Mi app no se conecta a la base de datos.

Razonamiento:
1. Verificar si el servicio está caído.
→ Acción: [Ping base de datos]
→ Resultado: Timeout
2. Verificar credenciales.
→ Acción: [Leer archivo .env]
→ Resultado: Password incorrecto
→ Respuesta final: Error de conexión por credenciales incorrectas.

🔎 Aplicaciones actuales​

  • AutoGPT / BabyAGI: agentes autónomos con tareas encadenadas.
  • LangChain + Tools: frameworks para orquestar Reason + Act.
  • Agentes de análisis de datos, búsqueda web, asistentes de código.

🧠 Consejo final​

  • Ideal cuando el modelo necesita obtener o validar datos fuera de su entrenamiento.
  • Requiere arquitectura pensada en "pensamiento → acción → observación → pensamiento".
  • Usalo para crear agentes útiles, no solo respuestas.

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