Chapter 21 — ReAct Pattern (Reasoning + Acting)

ReAct — fikrlash (reasoning) va harakat qilish (acting)ni birlashtiruvchi, agentlar uchun keng qo'llaniladigan promptlash naqshi. Bu bobda ReAct qanday ishlashi va uni qanday qo'llash ko'rib chiqiladi.

---

Simple Explanation

ReAct — modelga vazifani bajarishda fikrlash (Thought), harakat qilish (Action) va kuzatish (Observation) bosqichlarini navbatma-navbat takrorlashni so'raydigan naqsh. Model avval nima qilish kerakligi haqida fikrlaydi, keyin bir harakat (masalan, vosita chaqirish) qiladi, natijani kuzatadi, va shu asosda keyingi qadamni rejalashtiradi.

Kattalashtirish

Why Does It Exist?

Oddiy tool-use'da model bitta harakatni tanlab, natijani kutadi. Murakkab, ko'p bosqichli vazifalarda esa model bir nechta harakatni ketma-ket, har birining natijasiga qarab moslashtirib bajarishi kerak bo'ladi. ReAct bu jarayonni tuzilgan, shaffof tarzda amalga oshirish imkonini beradi — har bir qadamda model "nega bu harakatni qilyapman" degan fikrni ham ko'rsatadi.

Example

code.text
TEXTNusxalash
01Vazifa: "Toshkentda hozir qancha issiq va bu haftalik o'rtachadan yuqorimi?"
02 
03Thought: Avval joriy haroratni bilishim kerak.
04Action: get_weather(city="Toshkent")
05Observation: Hozirgi harorat 34°C.
06 
07Thought: Endi haftalik o'rtacha haroratni bilishim kerak, taqqoslash uchun.
08Action: get_weekly_average(city="Toshkent")
09Observation: Haftalik o'rtacha 29°C.
10 
11Thought: 34°C 29°C dan yuqori, demak bugun odatdagidan issiqroq.
12Final Answer: Ha, bugun 34°C, bu haftalik o'rtacha (29°C)dan yuqori.

Natija tavsifi: Model har bir qadamda avval nima uchun shu harakatni qilayotganini (Thought) ko'rsatib, so'ng harakatni (Action) bajarib, natijani (Observation) kuzatadi — bu jarayon oxirigacha davom etib, oxirida barcha kuzatuvlar asosida yakuniy javob shakllanadi.

⚠️ Common Mistake: ReAct naqshini juda oddiy, bir bosqichli vazifalarda ham majburiy qo'llash. Bu, ayniqsa oddiy so'rovlarda, keraksiz murakkablik va token sarfini yaratadi — ReAct faqat bir nechta ketma-ket, bir-biriga bog'liq harakat kerak bo'lgan vazifalarda foydali.

📝 Practice Exercises

🟢 Exercise 1 — Easy

Task: "Bugungi kursda 100 dollar necha so'm bo'ladi" vazifasi uchun oddiy ikki bosqichli (Thought → Action → Observation → Final Answer) ReAct namunasi yozing.

🟡 Exercise 2 — Medium

Task: "Eng yaqin restoranni toping va u yopiq bo'lsa, ikkinchisini taklif qiling" vazifasi uchun ReAct namunasini yozing, unda birinchi urinish muvaffaqiyatsiz bo'lgan holat (Observation: yopiq) va model qanday moslashishini ko'rsating.

🔴 Exercise 3 — Hard

Task: Murakkab vazifa — "Eng arzon parvozni topib, agar byudjetdan oshsa, muqobil sanalarni tekshirib chiqing" — uchun to'liq, kamida 3 tsiklli ReAct jarayonini yozing, moslashuvchan qaror qabul qilishni ko'rsating.

🐛 Prompt Debugging Challenge

code.text
TEXTNusxalash
01Thought: Mahsulotni qidirishim kerak.
02Action: search_product("noutbuk")
03Observation: 15 ta natija topildi, hech biri aniq mos emas.
04 
05Thought: Mahsulotni qidirishim kerak.
06Action: search_product("noutbuk")

Your Task: Bu ReAct jarayonida qanday muammo bor — tushuntiring va tuzating.

<details> <summary>Solution</summary> Muammo: Ikkinchi Thought va Action birinchisi bilan aynan bir xil — model Observation'dan (15 ta natija, hech biri mos emas) hech qanday xulosa chiqarmagan va strategiyasini o'zgartirmagan. Bu ReAct'ning asosiy g'oyasiga (moslashuvchanlik) zid.

Tuzatilgan variant:

code.text
TEXTNusxalash
01Thought: Mahsulotni qidirishim kerak.
02Action: search_product("noutbuk")
03Observation: 15 ta natija topildi, hech biri aniq mos emas (juda umumiy so'rov).
04 
05Thought: So'rovni aniqroq qilishim kerak, masalan brend yoki narx oralig'i qo'shib.
06Action: search_product("noutbuk, 500-800 dollar oralig'ida")

Bu versiyada model Observation'dan xulosa chiqarib, strategiyasini moslashtiradi.

</details>

📌 Chapter Summary

ReAct — fikrlash (Thought), harakat (Action) va kuzatish (Observation) bosqichlarini ketma-ket takrorlaydigan, agentlar uchun keng qo'llaniladigan naqsh. Uning asosiy kuchi — har bir yangi natijaga (Observation) qarab strategiyani real vaqtda moslashtirish qobiliyatida, bu esa murakkab, natijasi oldindan noma'lum vazifalarda ayniqsa foydali.

🎯 Key Takeaways

• ReAct: Thought → Action → Observation tsiklini takrorlash.
• Har bir Observation keyingi Thought'ga ta'sir qilib, moslashuvchan qaror qabul qilishni ta'minlaydi.
• ReAct oddiy, bir bosqichli vazifalarda ortiqcha murakkablik yaratadi.
• Observation'ni e'tiborsiz qoldirib qat'iy rejani davom ettirish ReAct'ning maqsadiga zid.

⚡ Quick Cheat Sheet

• "Thought: ... Action: ... Observation: ..." — asosiy ReAct shabloni.
• Har bir Observation'dan keyin yangi Thought yoz — nima o'zgardi, nima qilish kerak?
• Muvaffaqiyatsiz urinishdan keyin strategiyani moslashtir, takrorlama.
• Oddiy, bitta harakatli vazifada to'liq ReAct tsikli shart emas.