【LangGraph】create_react_agent 方法详细解释

已于 2025-07-09 18:34:33 修改
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分类专栏： linux deepseek 入门到精通 LangGraph 文章标签： react.js 前端 前端框架
于 2025-07-09 14:13:49 首次发布
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create_react_agent 方法详细解释

create_react_agent 方法是一个在 LangGraph 中创建 React 代理的核心函数，接下来我们将一起探讨这个函数的作用、参数、返回值以及工作原理。

@_convert_modifier_to_prompt
def create_react_agent(
    model: Union[str, LanguageModelLike],
    tools: Union[Seque
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【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. 实战LangChain的智能体Agents模块
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LangChain的智能体Agents模块实战，一步步拆解实现步骤。
从LangChain升级LangGraph，大幅提升智能体性能
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迁移至LangGraph的智能体会获得更深层次的能力和灵活性。按照既定步骤并理解系统消息的概念，将有助于实现平滑过渡，并优化智能体的性能表现。为了获得更全面的迁移指导和掌握高级技术，建议查阅官方LangChain文档。
LangGraph中预构件，creat_react_agent的实现流程
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本文档展示了LangGraph的prebuilt模块中Agent的实现流程，重点是函数构建的代理系统流程和结构。
深入理解LangChain智能体架构：create_react_agent与create_tool_calling_agent实战指南
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本文详解LangChain两种智能体架构：create_react_agent采用文本推理，透明展示思考过程，易于调试；create_tool_calling_agent基于函数调用，效率更高，适合生产环境。通过代码示例对比两者工作原理，帮助开发者根据需求选择合适架构，是构建大模型应用的实用指南。
【LangGraph】langgraph.prebuilt.create_react_agent() 函数：快速创建基于 ReAct（Reasoning + Acting）架构的智能代理
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langgraph.prebuilt.create_react_agent 是 LangGraph 库中的一个预构建函数，位于 langgraph.prebuilt 模块，用于快速创建基于 ReAct（Reasoning + Acting）架构的智能代理。LangGraph 是 LangChain 生态的扩展，专注于构建复杂、有状态的工作流，通过状态图（State Graph）管理节点和边，支持动态路由、循环和多代理协作。它通过封装 LLM、工具和状态管理，简化了开发流程，支持多轮对话、工具调用和流式输出。
create_react_agent 函数，根据创建的 chat 模型实例和工具列表 tools 构造一个“反应式代理”（react agent）
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调用 create_react_agent(chat, tools) 后，我们得到了一个能在对话中自动决策、调用工具来更新或查询状态的代理。它整合了： 语言模型：用于理解和生成自然语言回复。 工具函数：用于具体的状态管理操作，比如存储、查询和删除数据。 ReAct 模式：实现了先推理再行动的逻辑，确保代理能根据用户的不同指令做出合适的操作。
LangGraph 1 - 使用 create_react_agent 创建 Agent
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3、大模型根据结果，总结，返回给用户。1、走到大模型，选择工具、生成参数。2025-06-13（五）2、运行工具，返回结果。
langgraph create_react_agent
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以下是关于如何利用 LangGraph 来创建 React 组件或代理的具体方法。 #### 使用 LangGraph 的基本流程 LangGraph 提供了一种直观的方式来描述所需的组件逻辑并将其转换为实际的代码实现[^1]。用户可以通过提供清晰...
langgraph 的 create_react_agent
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### LangGraph 的 `create_react_agent` 方法使用说明及示例 `create_react_agent` 是 LangGraph 提供的一个预构建方法，用于快速创建基于 ReAct 机制的智能代理。ReAct（Reasoning and Acting）是一种结合推理和...
本地大模型能用langgraph 的create_react_agent高级api吗
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LangGraph 提供了 `create_react_agent` 方法，用于快速构建一个基于语言模型（LLM）和工具（Tools）的 ReAct 智能代理，该代理能够根据用户输入决定是否调用工具，并将工具的输出反馈给用户[^1]。 由于 LangGraph ...
【langgraph系列-3---create_react_agent】agent|tool调用|接上篇完整示例1
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现在用 create_react_agent 实现：llm在用户是萌兰时，调用tool---执行任务A。
langchain系列之基于create_react_agent 创建一个Agent
sinat_35153174的博客
04-06 5283
create_react_agent 是用于构建基于 ‌ReAct（思考-行动）模式‌ 的智能代理（Agent）的核心函数，其作用是将大语言模型（LLM）与工具调用能力结合，实现动态任务处理
1. langgraph中的react agent使用 (创建react agent)
The cure for boredom is curiosity. This is the log of its adventures.
11-16 1822
首先，确保你已经安装了以下库：你可以使用以下命令进行安装： 代码实现 1. 导入必要的库 2. 初始化 OpenAI 模型 3. 定义工具函数 4. 创建工具列表 5. 创建反应式代理 6. 显示代理图 8. 测试获取天气信息 输出： 9. 测试其他问题 输出： 参考链接：https://langchain-ai.github.io/langgraph/how-tos/create-react-agent/
LangGraph进阶：构建ReACT架构的智能Agent
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本文将深入探讨如何使用LangGraph来实现ReACT架构，并提供详细的代码示例和解释。
create_react_agent(model, tools) 和 graph_builder.add_conditional_edges 的联系和区别
陈开心的博客
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create_react_agent(model, tools) 让 AI 代理能调用工具，但不管执行顺序。 graph_builder.add_conditional_edges 决定执行顺序，但不涉及 AI 解析。 它们经常搭配使用，create_react_agent 负责执行任务，add_conditional_edges 负责控制任务流。
5. langgraph中的react agent使用 (从零构建一个react agent)
The cure for boredom is curiosity. This is the log of its adventures.
11-16 1613
首先，我们需要定义 Agent 的状态，这包括 Agent 所持有的消息。Annotated,Sequence,TypedDict,我们需要定义工具节点和模型调用节点，以便在 Agent 工作流中使用。
基于Langgraph创建ReAct Agent应用示例
liliang199的专栏
08-28 1406
这是一个循环过程，如果代理LLM要调用工具，将运行工具并将结果传回Agent，Agent添加工具现场后继续请求代理LLM是否使用工具；如果LLM没要求运行工具，将结束循环并响应用户。这里尝试基于langgraph+ollama构建上述agent代理应用，示例agent代理架构的真实运行过程。ReAct Agent应用由一个代理LLM和工具组成。与应用交互时，调用代理LLM决定是否使用工具。使用自定义工具get_weather，返回nyc、sf预置天气数据，实现方式与mcp工具定义类似。
create_react_agent + MCP tools
技术文档翻译分享
06-14 1072
MCP tools 调用 结果输出 MCP Tool 内容 成功返回 失败返回
一文详解ReAct Agent！手把手带你从零构建 ReAct Agent
m0_56255097的博客
06-25 6153
刷了无数篇讲ReAct Agent的“深度好文”，是不是感觉：你这状态我太懂了——缺的就是“上手玩透它”！不撸代码真的有点慌，可能程序员的思维刻在骨子里了。看看现在这AI的浪潮：从只会陪你唠两句的“聊天崽”，到能搬砖的“小助手”，再到现在能自己动脑子、做决策、搞执行的真Agent，这步子迈得贼快！而“ReAct框架”，就是让AI Agent“开窍”、能自主思考和行动的关键钥匙。所以，这篇文章不谈虚的：咱今天就把ReAct Agent扒开，看看它到底是怎么“想事儿”和“干活儿”的， 顺便手把手带你把理论落地成
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