ReAct代理 #

本文档中引用的文件

目录 #

  1. 简介
  2. 项目结构
  3. 核心组件
  4. 架构概览
  5. 详细组件分析
  6. 依赖关系分析
  7. 性能考虑
  8. 故障排除指南
  9. 结论

简介 #

ReAct（推理-行动）代理是一种智能代理模式，它结合了语言模型的推理能力和外部工具的执行能力。该模式通过"思考-行动-观察"的循环机制，使代理能够自主地分析问题、调用工具、观察结果并迭代直到完成任务。

在 LangGraphGo 中，ReAct 代理通过 prebuilt.CreateReactAgent 函数自动构建状态图，实现了这一经典的智能代理模式。该系统包含三个核心组件：Agent Node 负责 LLM 决策，Tools Node 执行工具调用，以及条件边根据 LLM 输出进行路由控制。

项目结构 #

ReAct 代理示例位于 examples/react_agent 目录下，主要包含以下文件：

graph TD
A["examples/react_agent/"] --> B["main.go<br/>主程序入口"]
A --> C["README.md<br/>使用说明"]
D["prebuilt/"] --> E["react_agent.go<br/>ReAct代理核心实现"]
D --> F["tool_node.go<br/>工具节点"]
D --> G["tool_executor.go<br/>工具执行器"]
H["tool/"] --> I["README.md<br/>工具接口说明"]
H --> J["tool_test.go<br/>工具测试"]
K["examples/react_agent/"] --> L["CalculatorTool<br/>计算器工具实现"]

图表来源

章节来源

核心组件 #

ReAct 代理系统由以下核心组件构成：

1. 工具接口（tools.Tool） #

所有工具必须实现的标准接口，包含三个基本方法：

2. Agent Node #

负责调用 LLM 进行决策的核心节点，它接收对话历史并决定是否需要调用工具或提供最终答案。

3. Tools Node #

执行 Agent Node 调用的工具，处理工具调用请求并将结果返回给代理。

4. 条件边 #

根据 LLM 输出动态路由到不同节点的逻辑，决定是继续执行工具还是结束流程。

章节来源

架构概览 #

ReAct 代理采用状态图架构，通过条件边实现动态路由：

graph LR
A["用户输入"] --> B["Agent Node"]
B --> C{"是否有工具调用?"}
C --> |是| D["Tools Node"]
C --> |否| E["结束"]
D --> F["工具执行"]
F --> G["返回结果"]
G --> B
subgraph "ReAct 循环"
B
C
D
F
G
end

图表来源

该架构的核心特点：

详细组件分析 #

Agent Node 分析 #

Agent Node 是 ReAct 代理的核心决策节点，负责调用 LLM 并处理其输出：

sequenceDiagram
participant U as 用户
participant A as Agent Node
participant M as LLM模型
participant T as Tools
U->>A : 发送查询
A->>A : 构建工具定义
A->>M : 调用LLM生成内容
M-->>A : 返回响应含工具调用
A->>A : 解析响应内容
alt 包含工具调用
A->>T : 路由到Tools Node
T-->>A : 返回工具结果
A->>M : 继续处理
M-->>A : 最终答案
else 无工具调用
A-->>U : 直接返回答案
end

图表来源

Agent Node 的关键功能包括：

章节来源

Tools Node 分析 #

Tools Node 负责执行 Agent Node 调用的工具：

flowchart TD
A["接收状态"] --> B["提取最后消息"]
B --> C{"检查工具调用"}
C --> |有工具调用| D["解析参数"]
C --> |无工具调用| E["返回空状态"]
D --> F["执行工具调用"]
F --> G{"执行成功?"}
G --> |是| H["创建工具消息"]
G --> |否| I["记录错误消息"]
H --> J["返回工具结果"]
I --> J
E --> K["结束"]
J --> K

图表来源

Tools Node 的核心特性：

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Tool Executor 分析 #

Tool Executor 提供统一的工具执行接口：

classDiagram
class ToolExecutor {
+map~string,Tool~ tools
+NewToolExecutor(tools) ToolExecutor
+Execute(ctx, invocation) string,error
+ExecuteMany(ctx, invocations) []string,error
+ToolNode(ctx, state) interface,error
}
class ToolInvocation {
+string Tool
+string ToolInput
}
class CalculatorTool {
+Name() string
+Description() string
+Call(ctx, input) string,error
}
ToolExecutor --> ToolInvocation : 使用
ToolExecutor --> CalculatorTool : 管理

图表来源

Tool Executor 的设计特点：

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条件边分析 #

条件边根据 LLM 输出决定执行路径：

flowchart TD
A["Agent Node 完成"] --> B["检查最后消息"]
B --> C{"包含工具调用?"}
C --> |是| D["路由到 Tools Node"]
C --> |否| E["路由到 END"]
D --> F["Tools Node 执行"]
F --> G["返回结果"]
G --> A
E --> H["结束流程"]

图表来源

条件边的判断逻辑：

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CalculatorTool 实现分析 #

CalculatorTool 展示了工具接口的标准实现：

classDiagram
class CalculatorTool {
+Name() string
+Description() string
+Call(ctx, input) string,error
}
class tools_Tool {
<<interface>>
+Name() string
+Description() string
+Call(ctx, input) string,error
}
CalculatorTool ..|> tools_Tool : 实现

图表来源

CalculatorTool 的实现要点：

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依赖关系分析 #

ReAct 代理系统的依赖关系展现了清晰的分层架构：

graph TD
A["examples/react_agent/main.go"] --> B["prebuilt/CreateReactAgent"]
B --> C["prebuilt/react_agent.go"]
C --> D["prebuilt/tool_executor.go"]
C --> E["prebuilt/tool_node.go"]
C --> F["graph/StateGraph"]
G["tools.Tool 接口"] --> H["CalculatorTool"]
G --> I["其他工具实现"]
D --> G
E --> D
E --> G
J["langchaingo/llms"] --> C
J --> E

图表来源

主要依赖关系：

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性能考虑 #

ReAct 代理系统在设计时考虑了以下性能优化：

1. 延迟优化 #

2. 资源管理 #

3. 错误处理 #

故障排除指南 #

常见问题及解决方案 #

1. 工具调用失败 #

症状：工具返回错误信息或无响应 原因：输入格式不正确、工具未注册、网络连接问题 解决：检查工具接口实现、验证输入格式、确认网络连接

2. 循环执行异常 #

症状：代理陷入无限循环 原因：条件边逻辑错误、工具返回误导性结果 解决：检查条件判断逻辑、添加最大迭代次数限制

3. LLM 调用失败 #

症状：Agent Node 无法获得响应 原因：API 密钥无效、模型配置错误、请求频率过高 解决：验证 API 配置、检查配额限制、实现请求限流

章节来源

结论 #

ReAct 代理代表了智能代理领域的重要进展，通过将语言模型的推理能力与外部工具的执行能力相结合，创造了一种强大而灵活的智能系统架构。

主要优势 #

应用场景 #

ReAct 代理特别适用于需要复杂推理和多步骤操作的任务，如：

通过深入理解 ReAct 代理的工作机制，开发者可以更好地利用这一强大的工具来构建智能应用，实现更复杂的业务需求。