L’idea
Il ciclo tipico: il modello ragiona sul passo successivo, sceglie uno strumento, legge il risultato e decide come proseguire. ReAct (Yao et al., 2022) formalizzò questa alternanza tra ragionamento e azioni; Toolformer (Schick et al., 2023) mostrò un LLM che impara da sé quando chiamare strumenti esterni. Il termine è usato in modo molto ampio nella comunicazione dei prodotti: conviene chiedersi quali azioni il sistema compie davvero, con quali permessi e con quale supervisione umana. Gli errori, comprese le allucinazioni, possono accumularsi lungo i passaggi.
Da dove viene
- Yao et al. (2022), «ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models». arXiv:2210.03629
- Schick et al. (2023), «Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools». arXiv:2302.04761