dspy.ReActV2

dspy.ReActV2

ReActV2는 현재 dspy.ReAct 구현을 대체할 실험적인 네이티브 도구 인식(native-tool-aware) 버전입니다. DSPy 3.5에서 dspy.ReAct가 됩니다. dspy.ReActV2라는 이름은 3.5 릴리스 라인 전반에 걸쳐 deprecated 호환 별칭으로 남아 있다가 DSPy 3.6에서 제거될 예정입니다. ReActV2는 호출과 결과를 구조화된 dspy.History에 저장하고, 한 턴에 여러 도구 호출을 지원하며, 시그니처의 타입이 지정된 출력 필드를 내부 도구를 통해 제출(submit)합니다.

출처: 문서

본문

ReActV2의 이점, 설정, ReAct와의 차이점, 구현을 표준 dspy.ReAct API로 병합할 계획에 대해서는 ReAct and ReActV2 문서를 참고하세요.

dspy.ReActV2(signature: type[Signature], tools: list[Callable | Tool], max_iters: int = 20)

• Bases: Module(callbacks=None)

시그니처를 완수하기 위해 추론과 도구 호출을 번갈아 수행하는 에이전트입니다. 모델은 도구를 선택하고 그 결과를 관찰한 뒤, 최종 출력으로 submit을 호출합니다. 네이티브 함수 호출(function calling)과 텍스트 기반 도구 호출을 모두 지원합니다. 예측(Prediction)에는 선언된 출력, 대화 기록, 종료 이유(termination reason)가 포함됩니다.

Parameters:

소스 코드는 dspy/predict/react_v2.py에 있습니다.

def __init__(self, signature: type[Signature], tools: list[Callable | Tool], max_iters: int = 20):
    super().__init__()
    self.signature = ensure_signature(signature)
    self.max_iters = max_iters

    reserved_outputs = _RESERVED_PREDICTION_KEYS.intersection(self.signature.output_fields)
    if reserved_outputs:
        names = ", ".join(f"`{name}`" for name in sorted(reserved_outputs))
        raise ValueError(
            f"Output field name(s) {names} are reserved by ReActV2 and attached to every "
            "returned Prediction. Rename these output fields on your signature."
        )

    user_tools = [tool if isinstance(tool, Tool) else Tool(tool) for tool in tools]
    self.tools = {tool.name: tool for tool in user_tools}
    if "submit" in self.tools:
        raise ValueError("`submit` is reserved by ReActV2 as the final-output tool.")
    self.tools["submit"] = self._make_submit_tool()

    self.react = dspy.Predict(self._make_react_signature())

Methods

def forward(self, **input_args):
    max_iters = input_args.pop("max_iters", self.max_iters)
    history = _coerce_history(input_args.pop("history", None))
    pending_inputs = {name: input_args[name] for name in self.signature.input_fields if name in input_args}

    break_reason = "max_iters"
    for turn_index in range(max_iters):
        try:
            pred = self.react(
                history=history,
                tools=list(self.tools.values()),
                **pending_inputs,
            )
            tool_calls = _coerce_tool_calls(getattr(pred, "tool_calls", None))
        except (AdapterParseError, ValueError) as err:
            logger.warning("Ending ReActV2 loop after parse failure: %s", format_error_for_lm(err, traceback_frames=5))
            break_reason = "parse_error"
            break
        ...

forward는 input_args에서 max_iters와 history를 꺼낸 뒤, 남은 입력 필드들을 pending_inputs로 모아 시그니처의 입력으로 사용합니다. 루프를 돌면서 self.react(내부 dspy.Predict)를 호출해 도구 호출을 얻고, 이를 구조화된 history와 tools에 맞춰 처리합니다. 파싱 실패(AdapterParseError·ValueError)가 나면 break_reason을 기록하고 루프를 종료합니다.

그 외 상속받은 메서드

ReActV2는 Module/BaseModule/Parameter에서 공통 메서드를 상속받습니다. 자세한 설명은 Predict 페이지를 참고하세요.

• __call__(*args, **kwargs) -> Prediction — 모듈 호출.
• acall(*args, **kwargs) -> Prediction (async) — 비동기 호출.
• batch(...) — dspy.Example 리스트를 Parallel로 병렬 처리.
• deepcopy() / dump_state(json_mode=True) — 복사·상태 내보내기.
• get_lm() / set_lm(lm) — 언어 모델 조회·설정.
• inspect_history(n=1, file=None) — LM 호출 기록 표시.
• load(...) / load_state(...) — 상태 불러오기.
• map_named_predictors(func) — named predictor에 함수 적용.
• named_parameters() / named_predictors() / named_sub_modules() / parameters() / predictors() — 구조 탐색.
• reset_copy() — 복사 후 초기화.
• save(...) — 모듈 저장.

더 알아보기 (Learn more)

• ReAct
• History
• ToolCalls