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【智能体Agent】ReAct智能体的实现思路和关键技术

news 来源：原创 2025/8/28 15:14:20

基于ReAct（Reasoning + Acting）框架的自主智能体

import re
from typing import List, Tuplefrom langchain_community.chat_message_histories.in_memory import ChatMessageHistory
from langchain_core.language_models.chat_models import BaseChatModel
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser, OutputFixingParser
from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser
from langchain.tools.base import BaseTool
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.tools import  render_text_description
from pydantic import ValidationError
from langchain_core.prompts import HumanMessagePromptTemplatefrom Agent.Action import Action
from Utils.CallbackHandlers import *class ReActAgent:"""AutoGPT：基于Langchain实现"""@staticmethoddef __format_thought_observation(thought: str, action: Action, observation: str) -> str:# 将全部JSON代码块替换为空ret = re.sub(r'```json(.*?)```', '', thought, flags=re.DOTALL)ret += "\n" + str(action) + "\n返回结果:\n" + observationreturn ret@staticmethoddef __extract_json_action(text: str) -> str | None:# 匹配最后出现的JSON代码块json_pattern = re.compile(r'```json(.*?)```', re.DOTALL)matches = json_pattern.findall(text)if matches:last_json_str = matches[-1]return last_json_strreturn Nonedef __init__(self,llm: BaseChatModel,tools: List[BaseTool],work_dir: str,main_prompt_file: str,max_thought_steps: Optional[int] = 10,):self.llm = llmself.tools = toolsself.work_dir = work_dirself.max_thought_steps = max_thought_steps# OutputFixingParser： 如果输出格式不正确，尝试修复self.output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Action)self.robust_parser = OutputFixingParser.from_llm(parser=self.output_parser,llm=llm)self.main_prompt_file = main_prompt_fileself.__init_prompt_templates()self.__init_chains()self.verbose_handler = ColoredPrintHandler(color=THOUGHT_COLOR)def __init_prompt_templates(self):with open(self.main_prompt_file, 'r', encoding='utf-8') as f:self.prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),HumanMessagePromptTemplate.from_template(f.read()),]).partial(work_dir=self.work_dir,tools=render_text_description(self.tools),tool_names=','.join([tool.name for tool in self.tools]),format_instructions=self.output_parser.get_format_instructions(),)def __init_chains(self):# 主流程的chainself.main_chain = (self.prompt | self.llm | StrOutputParser())def __find_tool(self, tool_name: str) -> Optional[BaseTool]:for tool in self.tools:if tool.name == tool_name:return toolreturn Nonedef __step(self,task,short_term_memory,chat_history,verbose=False) -> Tuple[Action, str]:"""执行一步思考"""inputs = {"input": task,"agent_scratchpad": "\n".join(short_term_memory),"chat_history": chat_history.messages,}config = {"callbacks": [self.verbose_handler]if verbose else []}response = ""for s in self.main_chain.stream(inputs, config=config):response += s# 提取JSON代码块json_action = self.__extract_json_action(response)# 带容错的解析action = self.robust_parser.parse(json_action if json_action else response)return action, responsedef __exec_action(self, action: Action) -> str:# 查找工具tool = self.__find_tool(action.name)if tool is None:observation = (f"Error: 找不到工具或指令 '{action.name}'. "f"请从提供的工具/指令列表中选择，请确保按对顶格式输出。")else:try:# 执行工具observation = tool.run(action.args)except ValidationError as e:# 工具的入参异常observation = (f"Validation Error in args: {str(e)}, args: {action.args}")except Exception as e:# 工具执行异常observation = f"Error: {str(e)}, {type(e).__name__}, args: {action.args}"return observationdef run(self,task: str,chat_history: ChatMessageHistory,verbose=False) -> str:"""运行智能体:param task: 用户任务:param chat_history: 对话上下文（长时记忆）:param verbose: 是否显示详细信息"""# 初始化短时记忆: 记录推理过程short_term_memory = []# 思考步数thought_step_count = 0reply = ""# 开始逐步思考while thought_step_count < self.max_thought_steps:if verbose:self.verbose_handler.on_thought_start(thought_step_count)# 执行一步思考action, response = self.__step(task=task,short_term_memory=short_term_memory,chat_history=chat_history,verbose=verbose,)# 如果是结束指令，执行最后一步if action.name == "FINISH":reply = self.__exec_action(action)break# 执行动作observation = self.__exec_action(action)if verbose:self.verbose_handler.on_tool_end(observation)# 更新短时记忆short_term_memory.append(self.__format_thought_observation(response, action, observation))thought_step_count += 1if thought_step_count >= self.max_thought_steps:# 如果思考步数达到上限，返回错误信息reply = "抱歉，我没能完成您的任务。"# 更新长时记忆chat_history.add_user_message(task)chat_history.add_ai_message(reply)return reply

结合LangChain框架和工具调用能力来逐步解决用户任务。

以下是代码的逐模块解析：

1. 核心结构

class ReActAgent:"""AutoGPT：基于Langchain实现"""
  • 核心类：实现了ReAct范式（推理+行动循环）的自主智能体
  • 核心能力：
    • 多步思考推理
    • 工具调用
    • 长短期记忆管理
    • 异常处理与自我修正

2. 关键静态方法

@staticmethod
def __format_thought_observation(...):  # 格式化思考记录
@staticmethod
def __extract_json_action(...):         # 提取JSON动作
  • 功能：
    • __format_thought_observation：将思考过程、动作执行和观察结果格式化为可读文本，存入短期记忆
    • __extract_json_action：用正则表达式提取模型输出中的最后一个JSON代码块（确保获取最新动作）

3. 初始化模块

def __init__(...):# 核心组件初始化self.llm = llm                    # 大语言模型self.tools = tools                # 可用工具列表self.work_dir = work_dir          # 工作目录self.max_thought_steps = ...      # 最大思考步数# 输出解析系统self.output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Action)self.robust_parser = OutputFixingParser.from_llm(...)# 提示工程self.__init_prompt_templates()self.__init_chains()
  • 关键技术点：
    • 双解析器机制：OutputFixingParser可在格式错误时自动修复输出
    • Pydantic验证：确保动作符合预定义结构（Action模型）
    • 工具描述渲染：render_text_description将工具转化为自然语言描述

4. 提示工程系统

def __init_prompt_templates(self):with open(self.main_prompt_file) as f:self.prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(...).partial(tools=...,             # 工具描述tool_names=...,        # 工具名称列表format_instructions=..., # 格式说明)
  • 核心要素：
    • 动态加载提示模板文件
    • 包含：
      • 聊天历史占位符
      • 工具使用说明
      • 输出格式要求
      • 工作目录上下文

5. 执行流程控制

def run(...):while thought_step_count < self.max_thought_steps:# 单步思考action, response = self.__step(...)if action.name == "FINISH":break# 执行动作observation = self.__exec_action(action)# 记忆更新short_term_memory.append(...)
  • ReAct循环：
    1. Reasoning：生成思考与动作（__step）
    2. Acting：执行工具调用（__exec_action）
    3. Observing：记录执行结果
    4. Loop：直到达到终止条件

6. 关键技术实现

6.1 单步推理 (__step)
def __step(...):inputs = {"input": task,"agent_scratchpad": "\n".join(short_term_memory),"chat_history": chat_history.messages,}# 流式处理LLM输出for s in self.main_chain.stream(inputs):response += s# 提取并解析动作json_action = self.__extract_json_action(response)action = self.robust_parser.parse(...)
  • 输入组成：
    • 任务目标
    • 短期记忆（推理过程）
    • 长期记忆（聊天历史）
  • 流式处理：实时显示思考过程
  • 错误恢复：自动修复格式错误的JSON输出
6.2 动作执行 (__exec_action)
def __exec_action(...):tool = self.__find_tool(action.name)try:observation = tool.run(action.args)except ValidationError:# 参数验证错误处理except Exception:# 通用错误处理
  • 异常处理机制：
    • 工具不存在
    • 参数验证错误
    • 运行时异常
  • 观察反馈：将错误信息转化为自然语言，供后续推理使用

7. 记忆系统

# 短期记忆
short_term_memory = []  # 存储格式化的推理过程# 长期记忆
chat_history = ChatMessageHistory()  # 保存完整对话记录
  • 记忆类型：
    • 短期记忆：当前任务的推理过程（最多保留max_thought_steps步）
    • 长期记忆：跨会话的完整对话历史

8. 关键设计亮点

  1. 自愈式输出解析：

    • 通过OutputFixingParser实现格式错误自动修复
    • 示例场景：当LLM返回非法JSON时，自动尝试修正

  2. 渐进式推理：

    # 示例输出格式
Thought: 我需要先查找用户信息
Action: {"name": "user_search", "args": {"id": 123}}
Observation: 用户张三，年龄30岁
    • 通过agent_scratchpad维护推理上下文

  3. 工具发现机制：

    • 动态渲染工具描述到提示词
    • 支持工具的热插拔

  4. 多级异常处理：

    • 工具不存在
    • 参数验证错误
    • 执行时异常
    • 最大步数限制

9. 使用示例

# 初始化组件
llm = ChatOpenAI()
tools = [SearchTool(), Calculator()]
agent = ReActAgent(llm, tools, work_dir="/data")# 执行任务
result = agent.run(task="计算马云当前年龄的平方根",chat_history=ChatMessageHistory(),verbose=True
)
  • 典型执行流程：
    1. 搜索"马云年龄" → 得到60岁
    2. 调用计算器计算√60 → 约7.746
    3. 返回最终结果

10. 可扩展性建议

  1. 增强记忆管理：

    • 添加向量数据库长期记忆
    • 实现记忆压缩/摘要

  2. 改进推理质量：

    • 添加自我验证步骤
    • 实现多路径推理

  3. 性能优化：

    • 添加异步执行
    • 实现工具并行调用

该实现展示了如何结合LangChain框架构建复杂的自主智能体系统，平衡了LLM的创造力和结构化工具调用的可靠性。

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编程日记 2025/8/28 12:11:06

【STM32】STM32系列产品以及新手入门的STM32F103

&#x1f4e2; STM32F103xC/D/E 系列是一款高性能、低功耗的 32 位 MCU&#xff0c;适用于工业、汽车、消费电子等领域&#xff1b;基于 ARM Cortex-M3&#xff0c;主频最高 72MHz&#xff0c;支持 512KB Flash、64KB SRAM&#xff0c;适合复杂嵌入式应用&#xff0c;提供丰富的…...

编程日记 2025/8/25 11:03:46

esp32驱动带字库芯片TFT屏幕

前言 学习esp32单片机开发&#xff0c;前段时间在网上买了一块2.0寸TFT屏幕。 长这个样子&#xff0c;这个屏幕带汉字字库的硬件模块。我仔细看了一下这个字库模块上面写的字是25Q32FVSIG 1336 文档 卖家也发来了开发文档&#xff0c;是个doc文档&#xff0c;张这个样子。 开…...

编程日记 2025/8/28 1:48:08

[Python入门学习记录(小甲鱼)]第5章 列表 元组 字符串

第5章 列表 元组 字符串 5.1 列表 一个类似数组的东西 5.1.1 创建列表 一个中括号[ ] 把数据包起来就是创建了 number [1,2,3,4,5] print(type(number)) #返回 list 类型 for each in number:print(each) #输出 1 2 3 4 5#列表里不要求都是一个数据类型 mix [213,"…...

编程日记 2025/8/28 0:17:04

网络安全等级保护2.0 vs GDPR vs NIST 2.0：全方位对比解析

在网络安全日益重要的今天&#xff0c;各国纷纷出台相关政策法规&#xff0c;以加强信息安全保护。本文将对比我国网络安全等级保护2.0、欧盟的GDPR以及美国的NIST 2.0&#xff0c;分析它们各自的特点及差异。 网络安全等级保护2.0 网络安全等级保护2.0是我国信息安全领域的一…...

编程日记 2025/8/23 9:16:01

由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室等机构创建低成本、高效率的物理驱动数据生成框架，助力接触丰富的机器人操作任务

2025-02-28&#xff0c;由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室&#xff08;CSAIL&#xff09;和机器人与人工智能研究所的研究团队创建了一种低成本的数据生成框架&#xff0c;通过结合物理模拟、人类演示和基于模型的规划&#xff0c;高效生成大规模、高质量的接触丰富型机…...

编程日记 2025/8/25 17:39:01

leetcode15 三数之和

1.哈希法 为了避免重复 class Solution { public:vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) {set<vector<int>> temple;//使用 set 来存储符合条件的三元组&#xff0c;避免重复vector<vector<int>> out;//存放最终输…...

编程日记 2025/8/23 14:56:41

5c/c++内存管理

1. C/C内存分布 int globalVar 1; static int staticGlobalVar 1; void Test() {static int staticVar 1;int localVar 1;int num1[10] { 1, 2, 3, 4 };char char2[] "abcd";const char* pChar3 "abcd";int* ptr1 (int*)malloc(sizeof(int) * 4);i…...

编程日记 2025/8/28 6:51:04

蓝桥备赛（11）- 数据结构、算法与STL

一、数据结构 1.1 什么是数据结构&#xff1f; 在计算机科学中&#xff0c;数据结构是一种 数据组织、管理和存储的格式。它是相互之间存在一种 或多种特定关系的数据元素的集合。 ---> 通俗点&#xff0c;数据结构就是数据的组织形式 &#xff0c; 研究数据是用什么方…...

编程日记 2025/8/22 14:23:29

C++ 二叉搜索树代码

C 二叉搜索树代码 #include <iostream> using namespace std;template<typename T> struct TreeNode{T val;TreeNode *left;TreeNode *right;TreeNode():val(0), left(NULL), right(NULL){}TreeNode(T x):val(x), left(NULL), right(NULL){} };template<typena…...

编程日记 2025/8/27 0:41:56

Flask 打包为exe 文件

进入虚拟环境 激活虚拟环境 .venv\Scripts\activatepython build.py 完成标识图片 已经完成打包了&#xff0c;完成&#xff0c;下边是我自己记录的 这时候&#xff0c;我自己数据库文件夹下是没有sql 脚本的&#xff0c;要自己拷贝下这个路径下的文件 E:\开源文件\python-wi…...

编程日记 2025/8/22 8:05:16

JavaWeb-idea配置smart tomcat

一&#xff0c;安装smart tomcat插件 在插件市场搜索smart tomcat 点击安装&#xff0c;我已经安装成功。 二&#xff0c;web项目配置tomcat 点击这里&#xff0c;选择edit 进来之后&#xff0c;选加号 然后选tomcat 在这里&#xff0c;配置完毕后&#xff0c;点apply&…...

编程日记 2025/8/23 3:14:35