【AI Agent教程】各种Agent开发框架都是如何实现ReAct思想的?深入源码学习一下

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驱动大模型有很多种方式,例如纯Prompt方式、思维链方式、ReAct方式等。ReAct 方式是 AI Agent 最常用的实现思路之一,它强调在执行任务时结合推理(Reasoning)和行动(Acting)两个方面,使得Agent能够在复杂和动态的环境中更有效地工作。

本文我们来看看常用的那些Agent编程框架都是怎么实现 ReAct 思路的。

0. ReAct思想介绍

0.1 ReAct是什么?关键步骤及意义

在AI Agent中,ReAct(Reasoning and Acting)是一种设计思想,它强调在执行任务时结合推理(Reasoning)和行动(Acting)两个方面。这种思路通常涉及以下几个关键步骤:

  1. 理解上下文:Agent首先需要理解它所处的环境和任务的上下文,这可能包括理解自然语言的指令、感知环境状态或识别问题的本质。

  2. 推理:基于理解的上下文,Agent进行逻辑推理,以

### 可用于React应用程序中的代理框架、库或工具 对于希望在React应用中实现智能代理模式的需求,当前并没有专门针对React设计的智能代理框架。然而,可以考虑通过集成通用的人工智能(AI)和机器学习(ML)技术来创建具备智能行为的应用组件。 #### 使用JavaScript AI/ML库增强React应用 一种方法是利用现有的JavaScript库,在这些库的基础上构建具有自主决策能力的服务端逻辑或是客户端交互功能。例如TensorFlow.js提供了强大的模型训练与推理支持;而Brain.js专注于神经网络算法实现,两者均可无缝嵌入到基于Web的应用程序之中[^4]。 ```javascript import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; // 加载预训练好的MobileNetV2模型 const model = await tf.loadGraphModel('https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/classification/4'); ``` 另一种方式则是借助Node.js生态系统内的各种AI解决方案,比如使用`node-red-contrib-chatbot`插件快速搭建聊天机器人服务,并将其前端界面部分采用React进行开发[^3]。 此外,还可以探索一些开源项目如Botpress 或 Rasa ,它们允许开发者定义复杂的对话流程并提供RESTful API接口供外部调用,非常适合用来处理自然语言理解(NLU)以及生成响应的任务。这类平台通常会附带详细的文档说明如何与其他编程环境相结合,因此也适用于React项目的集成工作。 为了使上述方案更好地适应特定业务场景下的需求变化,建议遵循微服务体系架构原则——即将不同职责分离成独立部署单元(即所谓的“智能体”),并通过消息队列等方式保持松耦合关系。这样不仅有助于提高系统的可维护性和扩展性,同时也便于后续引入更多类型的自动化实体参与协作。
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