ReAct: 推論と行動でLLMを強化し、よりスマートなタスクを実現research#agent📝 Blog|分析: 2026年3月12日 07:30•公開: 2026年3月12日 01:00•1分で読める•Zenn LLM分析この記事は、LLMエージェントのエキサイティングな世界を探求し、モデルが外部ツールを組み込むことで、単なるテキスト生成を超えてどのように進化できるかを示しています。ReActフレームワークを強調し、大規模言語モデルが電卓や検索エンジンなどのツールと連携し、推論と行動の強力な相乗効果を生み出すことを示しています。重要ポイント•ReActは、推論とツール使用を統合することで、LLMが複雑なタスクを実行できるようにします。•このフレームワークは、外部ツールとのインタラクションに「思考/行動/観察」形式を利用します。•この記事では、ReActフレームワーク内で電卓と検索ツールを実装する実践的な例を提供しています。引用・出典原文を見る"ReActは、LLMが推論と行動(ツール使用)を交互に出力するフレームワークとして提案されています。"ZZenn LLM2026年3月12日 01:00* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事LLM Crafts Immersive TRPG Experience with Claude Code!新しい記事Unleash the Power: Build Your Own AI Agent from Scratch!関連分析researchAIの民主化:どこでも誰でもスマート機械学習を構築2026年3月12日 11:18researchLINEのトーク履歴で「あの人」をAIで再現!Qwen2.5-3BをQLoRAでファインチューニング2026年3月12日 11:00researchGoogleのGeminiがGroundsourceを起動: 大規模な洪水イベントデータセットを公開!2026年3月12日 11:04原文: Zenn LLM