React-Agent-Architektur: Muster, Fallstricke, Lösungen

Kern des Patterns

ReAct (Reasoning + Acting) ist ein Pattern, mit dem ein Agent Schritt für Schritt arbeitet und nach jeder Aktion auf Basis des erhaltenen Ergebnisses entscheidet.

Wann sinnvoll: wenn sich der gesamte Weg nicht zuverlässig im Voraus planen lässt und der nächste Schritt vom Ergebnis des vorherigen abhängt.

Jeder Schritt besteht aus drei Aktionen:

• Think — entscheidet, was als Nächstes zu tun ist
• Act — führt eine Aktion aus oder ruft ein Tool auf
• Observe — analysiert das Ergebnis

Danach entscheidet der Agent erneut, welchen nächsten Schritt er macht.

Problem

Stell dir vor: Du bist zum ersten Mal in einer neuen Stadt und suchst eine geöffnete Apotheke mit dem benötigten Medikament.

Du weißt nicht im Voraus:

• welche Apotheken in der Nähe sind
• ob sie jetzt geöffnet sind
• ob sie das benötigte Präparat haben

Es ist unmöglich, sofort einen vollständigen Plan zu erstellen, weil jeder Schritt vom neuen Ergebnis abhängt.

Darum handelst du im Zyklus:

1. Nächste Apotheke gefunden
2. Geprüft, ob sie geöffnet ist
3. Wenn nicht, zur nächsten gewechselt
4. Wiederholt, bis du die richtige gefunden hast

Also ständig: Information -> Entscheidung -> Aktion -> neue Information.

Und wenn du dich zwingst, die Route direkt festzulegen ("#1 -> #2 -> #3"), ist das ein Plan auf Verdacht.

Genau darin liegt das Problem: Bei vielen Aufgaben lassen sich nicht alle Schritte im Voraus korrekt planen.

Lösung

ReAct löst das über Entscheidungen während der Ausführung, nicht über einen starren Plan im Voraus.

Analogie: Das ist wie Navigation unterwegs. Du planst das nächste Manöver nach jeder neuen Abzweigung oder Sperrung. Die Route wird unterwegs präzisiert und nicht ein für alle Mal fixiert.

Schlüsselprinzip: Ein vollständiger Plan ist nicht sofort möglich, deshalb muss sich der Agent nach jedem Ergebnis anpassen.

Statt erst kompletter Plan -> dann Ausführung arbeitet der Agent so:

1. Überlegung (Think): trifft eine Entscheidung
2. Aktion (Act): führt eine Aktion aus
3. Beobachtung (Observe): analysiert das Ergebnis

Danach bestimmt er den nächsten Schritt auf Basis des neuen Kontexts.

Wenn eine Apotheke geschlossen ist, "drückt" der Agent den alten Plan nicht durch, sondern passt die Aktionen sofort an.

Jedes neue Ergebnis:

• wird dem Kontext hinzugefügt
• beeinflusst die nächste Entscheidung
• ändert die weitere Route

ReAct führt kein vorab festgelegtes Skript aus, sondern passt sich bei jedem Schritt an.

Das Modell kann "wollen", Aktionen endlos zu wiederholen. Deshalb definiert die Ausführungsrichtlinie (execution-policy) die Bedingungen zum Stoppen des Zyklus.

Wie es funktioniert

Wichtig: Der Agent führt Aktionen nicht selbst aus

Im Schritt Überlegung (Think) entscheidet der Agent nur, was als Nächstes getan werden soll.

Aber er führt die Aktion nicht selbstständig aus.

Er erzeugt die Entscheidung als Text, zum Beispiel:

„Tool search_docs mit Parameter X aufrufen“

Danach:

• liest das System um den Agenten diese Entscheidung
• führt die Aktion aus oder ruft das Tool auf
• gibt das Ergebnis zurück

Dieses Ergebnis wird zur neuen Beobachtung (Observe).

Wenn diese Schicht keine Grenzen hat, kann der Agent:

• ein Tool dutzende Male aufrufen
• dieselben Aktionen wiederholen
• das Budget für API-Aufrufe aufbrauchen

Der Zyklus wiederholt sich, bis die Aufgabe erledigt ist oder Stoppbedingungen erreicht sind.

Im Code sieht das so aus

max_steps = 8

for step_no in range(1, max_steps + 1):
    thought = think(context)
    action = act(thought)
    result = observe(action)

    context.append(result)  # Observe -> neuer context für den nächsten Think.

    if is_done(result):
        done = True
        break

if not done:
    return stop_with_reason("max_steps_reached")

So sieht das während der Ausführung aus

Goal: nächste geöffnete Apotheke finden

Think: eine Apotheke in der Nähe finden
Act: das System ruft find_nearby_pharmacies(user_location) auf
Observe: Liste von Apotheken erhalten, nach Entfernung sortiert
Zwischen Iterationen: Die Apothekenliste wird in den context aufgenommen

Think: die erste (nächste) Apotheke prüfen
Act: das System ruft check_pharmacy("Apotheke #1") auf
Observe: Apotheke ist geschlossen
Zwischen Iterationen: Der Status "geschlossen" wird in den context aufgenommen

Think: die nächste Apotheke prüfen
Act: das System ruft check_pharmacy("Apotheke #2") auf
Observe: Apotheke ist geöffnet

Think: das ist die nächste geöffnete Apotheke
Act: das System gibt die Adresse zurück
Observe: der Nutzer hat das Ergebnis erhalten
Stop: Bedingung erfüllt, der Zyklus endet

Der Agent entscheidet, was zu tun ist, führt eine Aktion aus und bekommt ein Ergebnis.

Jedes Ergebnis wird dem Kontext hinzugefügt und wird zur Basis für den nächsten Schritt.

Wann es passt - und wann nicht

Passt

Passt nicht

Wenn du ReAct wählst, setze Grenzen sofort: max_steps, Timeouts, Stoppbedingungen und Budget für Tool-Aufrufe.

Wann ReAct verwenden (vs andere Patterns)

Verwende ReAct, wenn der Agent Schritt für Schritt auf Basis vorheriger Ergebnisse entscheiden muss.

Kurzer Test:

• wenn du brauchst "Ergebnis gesehen -> nächsten Schritt entschieden" -> ReAct
• wenn du brauchst "zuerst ein großes Ziel in Teilaufgaben zerlegen" -> Task Decomposition Agent

Wie man es mit anderen Patterns kombiniert

ReAct wird häufig zusammen mit anderen Patterns genutzt.

• ReAct + RAG — wenn Fakten fehlen, holt der Agent sie zuerst aus der Wissensbasis und geht erst dann weiter.
• ReAct + Reflection — nach jedem Schritt prüft der Agent sich selbst, um Fehler schnell zu erkennen und zu korrigieren.
• ReAct + Supervisor — riskante Aktionen führt der Agent nicht selbst aus, sondern gibt sie zur Freigabe an einen Menschen.

ReAct ergänzt den Entscheidungszyklus. Andere Patterns ergänzen Kontrolle, Gedächtnis oder Koordination.

Kurz gesagt

Vorteile und Nachteile

FAQ

Q: Plant ReAct alle Schritte im Voraus?
A: Nein. Es trifft nach jeder Aktion eine neue Entscheidung.

Q: Kann ReAct in einer Schleife stecken bleiben?
A: Ja, wenn keine Stoppbedingungen definiert sind.

Q: Funktioniert ReAct ohne Tools?
A: Ja. Der Agent kann den Zyklus Think -> Act -> Observe auch ohne Tool-Aufrufe nutzen, zum Beispiel um den Ansatz für eine Aufgabe zu ändern. Aber ohne Zugriff auf externe Aktionen kann er keine neuen Daten erhalten und arbeitet nur mit dem, was bereits im Kontext vorhanden ist.

Was als Nächstes

ReAct erlaubt einem Agenten, Schritt für Schritt zu handeln.

Aber was tun, wenn die Aufgabe komplex ist und aus mehreren Teilaufgaben besteht?