Reasoning Techniques : Chain-of-Thought, ReAct et Tree of Thoughts
Le Reasoning Techniques Pattern englobe les méthodes qui permettent aux agents de raisonner explicitement et de manière transparente. Le Chain-of-Thought (CoT) améliore les capacités de raisonnement complexe en imitant un processus de pensée étape par étape.
Ce que c'est
Le ReAct Framework fournit aux agents leur boucle opérationnelle centrale, leur permettant de dépasser le simple raisonnement et d'interagir avec des outils externes pour agir et s'adapter dynamiquement. Tree of Thoughts (ToT) permet l'exploration de multiples chemins de raisonnement en parallèle. En rendant leur raisonnement explicite, les agents peuvent formuler des plans transparents et multi-étapes, ce qui est la capacité fondamentale pour l'action autonome. Ces techniques sont fondamentales pour tous les patterns agentiques avancés.
Comment ça marche
Chain-of-Thought : au lieu de répondre directement, le LLM est instruit de décomposer son raisonnement en étapes explicites. Chaque étape est visible et vérifiable, ce qui améliore la précision sur les problèmes complexes (mathématiques, logique, code).
ReAct (Reasoning + Acting) : l'agent alterne entre le raisonnement (Thought), l'action (Act - appel d'outil) et l'observation (Obs - résultat de l'outil). Cette boucle Thought-Act-Obs se répète jusqu'à ce que l'agent atteigne une réponse satisfaisante.
Tree of Thoughts : au lieu d'un seul chemin de raisonnement, l'agent explore plusieurs branches en parallèle. Chaque branche est évaluée et les plus prometteuses sont approfondies, permettant de trouver la solution optimale.
Quand l'utiliser
Résolution de problèmes complexes
Un agent mathématique qui décompose un problème en étapes intermédiaires via CoT, vérifie chaque étape et arrive à un résultat correct que le raisonnement direct aurait raté.
Agent de débogage avec raisonnement explicite
Un agent qui utilise ReAct pour diagnostiquer un bug : il formule une hypothèse (Thought), exécute un test (Act), analyse le résultat (Obs), puis formule la prochaine hypothèse.
Prise de décision auditable
Un agent de recommandation qui documente chaque étape de son raisonnement, permettant aux utilisateurs de comprendre et contester la logique derrière chaque recommandation.
Points clés
- 1Le raisonnement explicite permet aux agents de formuler des plans transparents et multi-étapes.
- 2Le ReAct Framework fournit la boucle opérationnelle centrale Thought-Act-Obs.
- 3Tree of Thoughts explore de multiples chemins de raisonnement en parallèle.
- 4Ces techniques sont fondamentales pour tous les patterns agentiques avancés.
Erreurs fréquentes
CoT sur des tâches simples : forcer le raisonnement étape par étape sur une classification binaire ajoute de la latence sans améliorer la qualité. Réservez le CoT aux problèmes qui nécessitent réellement du raisonnement multi-étapes.
Boucle ReAct sans condition d'arrêt : un agent qui continue à raisonner et agir indéfiniment consomme des ressources sans converger. Fixez un nombre maximal d'itérations et un critère de satisfaction.
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Ressources complémentaires
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