FastGPT Agent ReAct 原理全解析！从源码到实战，吃透这一篇就够了！

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原创最新推荐文章于 2026-08-29 09:05:39 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

军哥fastgpt教程-5-fastgpt源码解读之项目结构大家好，这里是五彩石编程，我是军哥。上一篇文章中我们讲过了fastgpt中的工作流调度，从这一篇文章开始，我们会慢慢的深入源码，了解fastgpt的底层实现，而熟悉源码的第1步，就从熟悉其目录结构开始吧！阅读详情

本文介绍了 ReAct 、Plan-and-Execute 两种大模型推理模式，以及 FastGPT 对 ReAct 的三种实现方式。

01 ReAct 和 Plan

ReAct（Reasoning and Acting），让大模型通过「观察-思考-行动」三个步骤，循环往复，能够自主决定使用一些工具去解决问题。从代码层面来讲，本质是递归（or 循环），而递归结束的条件往往是超过次数限制、问题已经得到解决等条件。

Plan-and-Execute，相较于 ReAct，会先让大模型制定计划、步骤（子任务），然后按照计划依次执行。中间可能会调整计划，如有必要。

从一些测评集来看，ReAct响应速度更快，消耗 token 量少，但处理复杂任务的表现不及 Plan-and-Execute。这似乎也是意料之中。

笔者认为，在智能客服、需要即时响应等情况下，ReAct是最优解。且大部分实际生产环境中，计划可以由基于 Cot（Chain-of-Thought）设计模式的 Prompt 来完成。

FastGPT中「工具调用」可以看做是 ReAct 的思路。

02 FastGPT 代码

代码所在目录：

1. 入口与主流程

工具调用的主入口是 dispatchRunTools（见 runTool/index.ts），它负责根据当前节点、上下文、历史消息等，决定是否需要调用工具，并组织好调用工具所需的参数和上下文。

工具调用的三种模式

根据所用大模型的能力，分为三种调用方式：

ToolChoice（如 OpenAI 的 tool_calls）：runToolWithToolChoice
FunctionCall（如 OpenAI 的 function_call）：runToolWithFunctionCall
PromptCall（通过 prompt 让大模型决定是否调用工具）：runToolWithPromptCall

dispatchRunTools 会根据模型的能力选择合适的调用方式。

科普一下 tool_calls 和 function_call 的区别：

function_call（旧版本）

每次只能调用一个函数
已被标记为 deprecated（废弃）

tool_calls（新版本）

支持并行调用多个函数
当前推荐的标准做法

最新的模型，目前主要使用 tool_calls，提供给大模型 tool schema，没有显式的使用Prompt干预整个过程。也可以看一下古老的PromptCall是如何处理的。附源码中的Prompt。

import { replaceVariable } from '@fastgpt/global/common/string/tools';
export const Prompt_Tool_Call = `<Instruction>
你是一个智能机器人，除了可以回答用户问题外，你还掌握工具的使用能力。有时候，你可以依赖工具的运行结果，来更准确的回答用户。
工具使用了 JSON Schema 的格式声明，其中 toolId 是工具的唯一标识， description 是工具的描述，parameters 是工具的参数及参数表述，required 是必填参数的列表。
请你根据工具描述，决定回答问题或是使用工具。在完成任务过程中，USER代表用户的输入，TOOL_RESPONSE代表工具运行结果，ANSWER 代表你的输出。
你的每次输出都必须以0,1开头，代表是否需要调用工具：
0: 不使用工具，直接回答内容。
1: 使用工具，返回工具调用的参数。
例如：
USER: 你好呀
ANSWER: 0: 你好，有什么可以帮助你的么？
USER: 现在几点了？
ANSWER:  1: {"toolId":"searchToolId1"}
TOOL_RESPONSE: """
2022/5/5 12:00 Thursday
"""
ANSWER: 0: 现在是2022年5月5日，星期四，中午12点。
USER: 今天杭州的天气如何？
ANSWER: 1: {"toolId":"searchToolId2","arguments":{"city": "杭州"}}
TOOL_RESPONSE: """
晴天......
"""
ANSWER: 0: 今天杭州是晴天。
USER: 今天杭州的天气适合去哪里玩？
ANSWER: 1: {"toolId":"searchToolId3","arguments":{"query": "杭州 天气 去哪里玩"}}
TOOL_RESPONSE: """
晴天. 西湖、灵隐寺、千岛湖……
"""
ANSWER: 0: 今天杭州是晴天，适合去西湖、灵隐寺、千岛湖等地玩。
</Instruction>
------
现在，我们开始吧！下面是你本次可以使用的工具：
"""
{{toolsPrompt}}
"""
下面是正式的对话内容：
USER: {{question}}
ANSWER: `;
export const getMultiplePrompt = (obj: {
fileCount: number;
imgCount: number;
question: string;
}) => {
const prompt = `Number of session file inputs：
Document：{{fileCount}}
Image：{{imgCount}}
------
{{question}}`;
return replaceVariable(prompt, obj);
};

3. 工具调用的详细流程

以 runToolWithToolChoice 为例，流程如下（见 runTool/toolChoice.ts）：

准备工具描述：将所有可用工具（toolNodes）转为 OpenAI tool schema，传递给大模型。
构造对话历史：包括系统 prompt、历史消息、用户输入等。
请求大模型：带上 tools schema，请求大模型，模型会决定是否需要调用工具，并返回 tool_calls。
执行工具：根据大模型返回的 tool_calls，找到对应的工具节点，解析参数，实际执行工具（本质是调度 workflow 的子流程）。
结果回传：将工具执行结果通过 SSE 或直接返回给前端，并递归判断是否需要继续调用工具或结束。
工具节点的定义与参数

工具节点（toolNodes）包含了工具的唯一标识（nodeId）、描述、参数 schema（JSON Schema 格式）等。
工具参数的定义和校验也在节点 schema 中完成，最终会被序列化为 JSON 传递给大模型。

4. 递归结束条件

工具有交互节点，并被选择
没有工具需要调用

大模型返回的结果中没有需要调用的工具（如 toolCalls/functionCalls/toolJson 为空），说明流程已结束。

递归次数达到上限

有一个保护参数 maxRunToolTimes（如 ToolChoice 默认 30），防止死循环，超过则强制终止。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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