ReAct 패턴은 최근 인공지능 연구에서 가장 주목받는 패러다임 중 하나입니다. 이 개념은 대형 언어모델(LLM, Large Language Model)이 단순히 문장을 생성하는 수준을 넘어, ‘Reasoning(추론)’과 ‘Acting(행동)’을 결합하여 스스로 문제를 해결하는 구조를 의미합니다. ChatGPT, Claude, Gemini 등의 고도화된 모델들이 점점 사람처럼 사고하고 행동하는 이유가 바로 이 ReAct 덕분입니다. 이번 글에서는 ReAct 개념, 동작 원리, 실제 활용 사례, 그리고 앞으로의 발전 가능성까지 자세히 살펴보겠습니다.
ReAct 패턴의 정의
ReAct 패턴(ReAct Pattern)이란 Reasoning + Acting의 합성어로, 인공지능이 추론을 통해 생각(Reason)하고, 그 생각에 따라 외부 도구를 사용하거나 행동(Act)하도록 설계된 프레임워크를 말합니다. 이 방식은 단순히 텍스트를 예측하는 기존 LLM과 달리, 모델이 중간 사고 과정을 명시적으로 드러내며 논리적 결정을 수행할 수 있게 합니다.
예를 들어 “내일 서울의 날씨를 알려줘”라는 요청이 들어올 경우, 기존 LLM은 단순히 “맑습니다”라고 답할 수 있습니다. 반면 ReAct는 다음과 같은 절차를 따릅니다.
- Reasoning: “사용자가 서울의 내일 날씨를 알고 싶어 함 → 외부 날씨 API가 필요함”
- Acting: “날씨 API 호출 → 결과값 파싱 → 답변 생성”
이처럼 모델이 스스로 판단하고 행동하며, 결과를 바탕으로 다시 사고를 이어가는 구조입니다.
ReAct 동작 구조
ReAct는 세 가지 주요 단계로 동작합니다.
- Reasoning (추론 단계): LLM은 입력된 질문을 분석하고, 필요한 정보와 해결 전략을 사고의 흐름으로 표현합니다.
- Acting (행동 단계): 사고의 결과에 따라 외부 툴(API, 데이터베이스, 계산기 등)을 실행하거나 검색을 수행합니다.
- Observation (관찰 단계): 행동의 결과를 받아 다시 사고를 이어가며 최종 결론을 도출합니다.
이 순환 구조는 마치 인간이 생각하고 행동한 뒤 결과를 바탕으로 다시 판단하는 인지 과정과 유사합니다. 따라서 ReAct는 “에이전트(Agentic)” 시스템의 핵심 기반으로 작동합니다.
ReAct 주요 특징
ReAct의 가장 큰 장점은 설명 가능성(Explainability)과 확장성(Extensibility)입니다.
- 모델의 내부 사고 과정을 명시적으로 기록하기 때문에, 왜 그런 결정을 내렸는지를 추적할 수 있습니다.
- 외부 툴이나 API를 자유롭게 연결할 수 있어, 단순 텍스트 생성기를 넘어 복합적인 문제 해결형 AI로 확장됩니다.
- 사람의 피드백을 반영한 Reinforcement Learning과 결합하면, 스스로 학습하며 성능을 개선하는 자기강화형 에이전트가 될 수 있습니다.
또한, ReAct는 오류를 줄이는 능력에서도 탁월합니다. 모델이 잘못된 판단을 내리면, 관찰 단계에서 결과를 검토하고 다시 reasoning 단계로 돌아가 수정할 수 있기 때문입니다.
ReAct 활용 사례
ReAct 패턴은 다양한 산업에서 이미 활용되고 있습니다.
- AI 챗봇 시스템: 사용자의 질문에 따라 실시간 검색, 예약, 계산 등을 수행하는 복합형 대화 에이전트.
- 데이터 분석 도우미: LLM이 reasoning으로 분석 전략을 세우고, acting으로 Python 코드를 실행하여 결과를 시각화.
- 자동화 비서 서비스: 이메일 요약, 일정 조정, 문서 생성 등 일련의 작업을 스스로 판단하여 수행.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템: ReAct 패턴을 적용하면 모델이 언제 검색해야 하는지를 스스로 결정함으로써, 효율적이고 정확한 검색 기반 생성이 가능해집니다.
특히 최근에는 LangChain, CrewAI, AutoGen 등 다양한 프레임워크가 ReAct 패턴을 핵심 구조로 채택하고 있습니다.
ReAct 패턴의 기술적 구조
ReAct 패턴은 기본적으로 다음과 같은 Prompt 구조를 가집니다.
Thought: 문제를 해결하기 위해 어떤 정보를 알아야 하는가?
Action: 어떤 행동(도구 호출, 검색 등)을 수행할 것인가?
Observation: 행동 결과는 무엇인가?
...
Final Answer: 최종 결론
이 구조는 사람이 논리적으로 사고하는 단계와 매우 흡사하며, 모델의 “사고 기록(trace)”을 로그로 남길 수 있습니다. 예를 들어 LangChain의 ReAct Agent는 이 패턴을 그대로 적용하여, 사용자가 정의한 도구(tool)들을 적절히 호출하며 자동화된 판단을 수행합니다.
ReAct 패턴과 다른 프레임워크의 차이점
ReAct 패턴은 Chain-of-Thought(CoT)나 Toolformer, AutoGPT 등과 비교할 때 다음과 같은 차별점을 보입니다.
- CoT는 사고만 존재하지만, ReAct는 사고와 행동이 결합됩니다.
- Toolformer는 도구 사용을 학습하지만, ReAct는 사고 기반으로 도구 사용 시점을 스스로 판단합니다.
- AutoGPT는 완전한 자율형이지만, ReAct는 통제 가능한 구조로 안전성과 투명성을 확보합니다.
이로 인해 ReAct 패턴은 “제어 가능한 자율성(Controllable Autonomy)”을 구현할 수 있다는 점에서 주목받고 있습니다.
ReAct 패턴의 한계와 개선 방향
물론 ReAct 패턴에도 몇 가지 한계가 존재합니다.
- 모델이 잘못된 reasoning을 할 경우, 잘못된 행동이 반복될 수 있습니다.
- 도구의 결과 해석이 복잡할 경우, observation 단계에서 오답을 도출할 위험이 있습니다.
- 다중 에이전트 환경에서는 각 에이전트의 reasoning이 충돌할 수 있어 조율 메커니즘이 필요합니다.
이를 해결하기 위해 최근 연구에서는 Self-Reflection과 Memory-Augmented ReAct 구조가 제안되고 있습니다. 즉, 모델이 자신의 reasoning을 평가하고 학습하는 메타인지형 구조로 발전하고 있는 것입니다.
ReAct 패턴의 미래 전망
ReAct 패턴은 앞으로 AI 에이전트 시대의 핵심이 될 것으로 전망됩니다. 오픈AI, Anthropic, Google DeepMind 등 주요 기업들이 모두 이 구조를 기반으로 한 자율형 AI 시스템을 연구 중입니다.
예를 들어, ReAct 기반의 멀티에이전트 시스템은 고객 상담, 영업 지원, 코딩 어시스턴트, 의료 진단 등 복잡한 도메인에서도 활용 가능하며, 사람처럼 사고하고 협업하는 AI의 기반이 됩니다.
또한 ReAct는 단순히 기술적 패턴이 아니라, 인공지능의 윤리적 투명성과 신뢰성 확보를 위한 중요한 열쇠로 평가받고 있습니다. 모델의 사고 과정을 기록함으로써, ‘왜 이런 답변을 했는가’에 대한 설명력을 제공하기 때문입니다.
결론
ReAct 패턴은 LLM이 단순히 텍스트를 예측하는 모델에서 벗어나, 스스로 사고하고 행동하며 문제를 해결하는 차세대 AI 구조로 진화하게 한 핵심 개념입니다. Reasoning과 Acting의 결합은 인간의 사고 방식을 모방하는 동시에, 인공지능의 자율성과 설명 가능성을 높여줍니다. 앞으로 ReAct 패턴은 멀티에이전트 시스템, 생성형 AI 비서, RAG 기반 검색엔진 등 다양한 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡을 것입니다. ReAct는 단순한 패턴이 아니라, AI의 진정한 ‘사고 능력’을 구현하는 혁신의 언어입니다.