ReAct: Reasoning + Acting Bütünleşmesi

Name: ReAct: Reasoning + Acting Bütünleşmesi
Author: Şükrü Yusuf KAYA

Düşünme + tool kullanma karışımı. Modelin Thought → Action → Observation döngüsüyle problem çözmesi. Agent'ların temel pattern'i.

Şükrü Yusuf KAYA

10 dakikalık okuma

11.05.2026

Orta

ReAct: Reasoning + Acting

Temel fikir: Sadece düşünmek yetmez — bazen dış dünyadan veri çekmek lazım. ReAct, düşünme + eylem döngüsünü birleştirir.

Thought: Bunu cevaplamak için güncel hava durumu lazım.
Action: get_weather(city="İstanbul")
Observation: {"temp": 18, "condition": "yağmurlu"}
Thought: 18°C ve yağmurlu. Mont öneririm.
Final Answer: Yağmurlu havada gidiyorsun, montla şemsiye al.

Saf Prompt ile ReAct (Tool Use Olmadan)#

Modern API'ler function calling sunuyor (Modül 6 ve 8'de detay), ama saf prompt ile de mümkün:

python

REACT_PROMPT = """Verilen soruyu cevaplamak için aşağıdaki araçları kullanabilirsin:
 
- search(query): Web araması yapar.
- calculator(expr): Matematik ifadesini hesaplar.
- finish(answer): Final cevabı verir.
 
Format:
Thought: [düşünce]
Action: [araç_adı(parametreler)]
 
Sistem 'Observation:' ile cevap verir. Bilgi yeterli olunca:
Action: finish(answer="...")
 
Soru: {{question}}
"""
 
# İlk çağrı:
# → Thought: ... Action: search("...")
# Kod parse eder, search çağırır, observation döndürür
# → Thought: ... Action: calculator("2+2")
# Döngü, finish çağrılana kadar

ReAct prompt iskeleti

Modern Yaklaşım: Function Calling#

Anthropic ve OpenAI structured tool use sunuyor —

tool_use

mesajları,

tool_result

ile cevap. Modül 6'da detaylı.

ReAct = Agent'ların temel pattern'i. Modül 8'de 'agent'ları kuracağız — onlar ReAct loop'unu nasıl yöneteceğin.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)

Yorum yazmak için giriş yap.

Yorumlar yükleniyor...

İlgili İçerikler

1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş

Bağlantılı Pillar Konular

Bu yazının bağlandığı pillar konular

Pillar Konusu

Agentic AI ve Otonom Sistemler

Agentic AI, büyük dil modelinin tek bir cevap vermek yerine; planlama, araç çağırma (tool use), bellek (memory) ve geri bildirim döngüleri ile çok adımlı görevleri otonom biçimde tamamladığı yapay zeka mimarisidir.