ReWOO

Коротко

ReWOO хорошо подходит для:

• multi-step research;
• workflow-агентов;
• tool orchestration с явными зависимостями;
• сценариев, где важно снизить число reasoning-циклов.

Построй план ReWOO: сначала выпиши шаги и переменные, затем покажи, какие tool calls можно выполнить по этому плану.

Задача: собрать сравнение трёх AI-инструментов по цене, API и ограничениям.

ReWOO нужен там, где у задачи есть ясная структура зависимостей и переобдумывать каждый шаг слишком дорого.

Чем ReWOO отличается от ReAct

ReAct хорош там, где нужен tight feedback loop между действием и новым observation.

ReWOO полезен там, где можно заранее построить scaffold выполнения:

• какие данные нужны;
• какими переменными их хранить;
• какие шаги зависят друг от друга;
• что можно выполнить до финального synthesis.

Это делает ReWOO более efficient в predictable workflows.

Когда техника особенно полезна

ReWOO хорошо работает для:

• research pipelines;
• сравнения продуктов и моделей;
• multi-source synthesis;
• extraction + summarize workflows;
• agents с повторяющейся структурой задач.

Она слабее в highly interactive среде, где каждое наблюдение радикально меняет план. Там ReAct или более гибридный агент обычно надёжнее.

Ограничения

Главный риск ReWOO — переоценить предсказуемость задачи. Если мир меняется слишком быстро или результат каждого шага трудно предугадать, слишком жёсткий plan-first подход начнёт ломаться.

То есть техника особенно хороша не для любого агента, а для semi-structured workflows.

Почему техника актуальна в 2026

Сейчас главная боль многих агентных систем — cost and latency. ReWOO ценен именно как инженерный ответ на это: не всё reasoning должно жить в tight loop. Часть можно вынести в предварительный plan.

Поэтому техника полезна как промежуточная ступень между наивным ReAct и более сложными workflow engines.

Техническая реализация

type PlanStep = { id: string; dependsOn?: string[]; tool: string; query: string }

// 1. LLM generates plan with variables E1, E2, ...
// 2. executor resolves steps respecting dependencies
// 3. LLM synthesizes final answer from resolved variables

Практический совет: делайте explicit dependency graph. Именно он превращает ReWOO из "просто длинного плана" в реально исполнимый workflow.