智能体(AI Agent)开发实战之【LangChain】(八)核心模块：代理(Agents)，ReAct Agent

在LangChain中，ReAct Agent是一种基于"推理 - 行动（Reasoning - Acting）" 范式的智能代理，融合推理与行动的，以模拟人类在解决问题时的思维和行为模式。其工作流程遵循 Thought → Action → Observation 的循环机制，借鉴了思维链提示的方法，在推理过程中会生成一系列中间思维步骤，类似人类思考问题时的内心独白，有助于更好地理解问题和规划行动。

有时更新不及时，最新的文章和动态请关注公众号：我和AI的成长

一、ReAct Agent的优势和特点

1. 零样本学习能力

无需大量训练样本即可完成任务，能快速对新问题做出反应，适合进行基础计算、逻辑推理或单步查询等操作。

2. 强大的工具交互性

可与多种外部工具交互，如搜索引擎、数据库等，借助这些工具的能力来解决问题，能适应各种复杂场景。

3. 动态决策机制

根据当前问题和已有的信息，动态地决定下一步行动，而不是遵循预设的固定流程，使处理任务更加灵活智能。

4. 思维链提示

    借鉴了思维链提示的方法，在推理过程中会生成一系列中间思维步骤，类似人类思考问题时的内心独白，有助于更好地理解问题和规划行动。

二、ReAct功能实现

图片

图片

图片

图片

图片

代码运行结果如下：

图片

图片

图片

图片

三、总结

    ReAct(Reasoning + Action)旨在解决复杂任务的分步决策问题。能够根据输入的问题进行逻辑推理，决定需要采取的行动，然后调用相应的工具来执行这些行动，并依据行动的结果进一步推理和调整后续行动，通过不断循环迭代来逐步解决复杂的任务，是您进行智能体开发的必要选择。