ReAct (Reasoning + Acting) prompting hoạt động như thế nào?

ReAct (Yao et al. 2022) kết hợp Reasoning (suy luận bằng CoT) với Acting (gọi tool/API lấy thông tin bên ngoài). Model lặp vòng: Thought → Action → Observation → Thought → ... cho đến khi có đủ dữ kiện để trả lời.

Ví dụ workflow:

Question: "GDP Việt Nam 2024 gấp bao lần Lào?"

Thought: Cần tra GDP VN và Lào.
Action: search("GDP Vietnam 2024")
Observation: 476 tỷ USD

Thought: Giờ tra Lào.
Action: search("GDP Laos 2024")
Observation: 15.8 tỷ USD

Thought: 476 / 15.8 ≈ 30.1.
Answer: Khoảng 30 lần.

Ưu điểm:
- Giảm hallucination do dùng dữ kiện thực.
- Minh bạch (traceable reasoning).
- Kết hợp được nhiều tool (search, calculator, DB query, code execution).

Đây là nền tảng cho hầu hết AI agent hiện tại (LangChain Agent, LlamaIndex Agent, OpenAI Assistants).

Nhược điểm:
- Latency cao (nhiều round-trip LLM call).
- Chi phí token lớn.
- Dễ kẹt vòng lặp nếu tool trả kết quả không rõ — cần đặt max_iterations và timeout.