LangChain Agent 原理剖析与实战：理解与驾驭 ReAct 智能体深入剖析 ReAct 原理，结合实战构建

专栏系列第 3 篇 · 智能体纪元

一、引言：LLM 革命的“下一站”

大型语言模型（LLMs）虽然强大，却仍是“被动”的回答工具。它们无法主动调用工具、执行代码或与外部世界交互。想象一下，如果一个模型不仅能理解问题，还能规划、决策、调用工具，完成一个复杂任务——这就是 AI Agent 的核心愿景。

LangChain 提供了高效构建智能体（Agent）的能力，尤其是其 ReAct 智能体架构，正在成为 AI 应用开发中的关键角色。本篇文章将带你从原理出发，深入理解 ReAct Agent 的机制，并通过实战案例，掌握其使用方法。

二、什么是 LangChain Agent？

LangChain 中的 Agent 是一类可以根据用户输入，自主决定使用哪些工具完成任务的智能体。不同于传统的 LLM 问答，Agent 能够通过“思考-行动-观察”的循环，在复杂任务中实现动态决策与推理。

举个例子：

用户提问：“北京今天天气如何？”

普通 LLM 只能回答：“我无法获取实时信息。”

Agent 会这样做：

解析用户意图

决定调用天气查询工具

获取结果

组合语言反馈给用户

这背后的关键，就是 LangChain 的 ReAct（Reason + Act）架构。

三、ReAct 原理详解：Reasoning + Acting

ReAct 是一个由 Google Research 提出的智能体提示范式，它将“推理（Reasoning）”与“行动（Acting）”结合起来，让语言模型像人类一样“边想边做”。

在 ReAct 中，一个完整的 Agent 回合包括以下步骤：

Thought（思考）：模型根据上下文进行推理。
Action（行动）：模型选择一个工具并提供参数。
Observation（观察）：执行 Action，获取外部工具返回的结果。
Thought - Action - Observation... 循环
Final Answer：模型根据观察结果总结最终答案。

这个过程类似于人类解决问题的思维流程：先思考，再查资料，再总结。

示例：

Question: 北京的天气怎么样？
Thought: 我需要查找当前的天气信息。
Action: Search[北京今天天气]
Observation: 北京今天多云，气温 20~28℃。
Thought: 有了天气信息，我可以回答问题。
Final Answer: 北京今天多云，气温在 20~28℃之间。

这种逐步提示风格在 LangChain 中由 AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 实现。

四、LangChain ReAct Agent 的运行机制

LangChain 中的 Agent 由以下核心组件组成：

LLM（语言模型）：负责推理和输出 Agent 动作。
Tool（工具）：Agent 可调用的功能，例如搜索、计算器、代码执行器等。
Agent Executor：负责 orchestrate（精心策划）整个 ReAct 循环过程。

核心工作流程如下：

用户输入问题
LLM 基于 ReAct 提示模板生成 Thought + Action
Agent Executor 调用对应 Tool 执行 Action
Tool 返回 Observation（观察），反馈给 LLM
LLM 继续推理直到输出 Final Answer

LangChain 会自动管理这整个闭环，开发者只需定义工具、选择 Agent 类型即可。

五、实战演练：构建一个 ReAct Agent 查询 AI 最新研究

下面我们通过代码构建一个能自动搜索网络信息的 ReAct Agent，完成“用中文回答最近有哪些 AI Agent 研究”的任务。

1. 安装依赖

pip install langchain langchain-community duckduckgo-search openai

2. 编写代码

import os
from pprint import pprint

from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType

# 初始化搜索工具
search = DuckDuckGoSearchRun()
tools = [search]

# 初始化语言模型（可替换为 OpenAI 或 DeepSeek 等）
llm = ChatOpenAI(
    model='deepseek-chat',
    openai_api_key=os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY'),
    openai_api_base='https://api.deepseek.com',
    max_tokens=1024
)

# 初始化 Agent
agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
    handle_parsing_errors=True
)

# 发起查询
response = agent.invoke({
    "input": "能不能介绍几个可以在线试用的 AI Agent 示例网站？请用中文回答。"
})
pprint(response)

3. 输出示例（可能因实时搜索而变化）

思考-行动过程：

2025-05-09 12 09 23.png

最终答案：

> Finished chain.
{'input': '能不能介绍几个可以在线试用的 AI Agent 示例网站？请用中文回答。',
 'output': '以下是几个可以在线试用的AI Agent示例网站和平台：\n'
           '\n'
           '1. **BetterYeah AI**  \n'
           '   - 一个简化AI Agent开发的平台，支持无代码构建企业级Agent，适合业务场景应用。\n'
           '\n'
           '2. **Aibase（AI产品导航站）**  \n'
           '   - 收录超过7000个AI工具和网站，涵盖AI绘画、写作、视频编辑等，提供丰富的AI Agent试用资源。  \n'
           '   - 网址示例：https://www.aibase.com/（需确认实际可用性）\n'
           '\n'
           '3. **LangGraph（开源框架）**  \n'
           '   - 提供灵活的AI Agent构建能力，支持状态管理、循环控制等高级功能，适合开发者试用。  \n'
           '   - GitHub等开源平台可获取代码。\n'
           '\n'
           '4. **Super 8 合作案例（Line AI机器人）**  \n'
           '   - 如台湾绿藤生机的“Line生成式AI永续机器人”，可通过Line平台体验对话式AI Agent。\n'
           '\n'
           '建议访问这些平台的官网或开源项目页面，通常会有在线Demo或试用入口。部分企业级平台可能需要注册或申请试用权限。'}

六、小结与延伸阅读

ReAct Agent 是智能体系统中的关键一环，具备“自主规划 + 工具调用”的强大能力。通过 LangChain 的封装，我们可以快速构建具备外部信息获取能力的 Agent，让语言模型“动”起来。

LangChain Agent 原理剖析与实战：理解与驾驭 ReAct 智能体