LangGraph构建Ai智能体-5-智能体ReAct

在钱塘江
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前言

ReAct = Reason + Action

ReAct的核心概念

  • 推理和行动协同：利用数据和选项进行推理，根据推理选择行动
  • 透明的决策：记录想法和行动
  • 迭代处理：推理和行动可以重复执行，初始行动没有达到预期，就继续完善其方法

image.png

ReAct的步骤

  • 定义环境和目标：描述环境、定义Agent的目标
  • 例举支持的行动：枚举出所有支持的行动，比如查询数据库、调用API等
  • 记录观察：记录行动执行的结果（行动执行成功或失败）
  • 生成推理（基于上面的观察，推理下一次的行动，直到目标达成）
  • 执行动作：推理完成后，选择行动并执行。

在LangGraph中实现ReAct架构如下

image.png

构建ReAct的最佳实践

  • 结构化推理和行动的循环
  • 有效的工具集成
  • 使用记忆
  • 多次迭代推理和行动
  • 错误处理和反馈

ReAct示例1

使用create_react_agent快速构建一个ReAct的代理

  • 这里提供了add和multiply的工具
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
llm = ChatOpenAI(model="qwen-max",
                 base_url=os.getenv("BASE_URL"),
                 api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
                 streaming=True)

# tools
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together."""
    return a + b


def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers together."""
    return a * b

tools = [add, multiply]

# ReAct agent
graph = create_react_agent(model=llm, tools=tools, debug=True)
# 计算 (3+4)x2
inputs = {"messages": [("user", "先计算3加4，然后把结果乘以2")]}
messages = graph.invoke(inputs)
for message in messages["messages"]:
    print(message.content)

中间步骤和结果输出为

[values] {'messages': [HumanMessage(content='先计算3加4，然后把结果乘以2', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='9907aa98-0c48-4293-8218-d0de4436b437')]}
[updates] {'agent': {'messages': [AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'function': {'arguments': '{"a": 3, "b": 4}', 'name': 'add'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--e62988af-a468-4dad-8107-ad8c5fe96493-0', tool_calls=[{'name': 'add', 'args': {'a': 3, 'b': 4}, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'type': 'tool_call'}])]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='先计算3加4，然后把结果乘以2', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='9907aa98-0c48-4293-8218-d0de4436b437'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'function': {'arguments': '{"a": 3, "b": 4}', 'name': 'add'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--e62988af-a468-4dad-8107-ad8c5fe96493-0', tool_calls=[{'name': 'add', 'args': {'a': 3, 'b': 4}, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'type': 'tool_call'}])]}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='7', name='add', id='01486876-06ca-489e-8049-809de856105c', tool_call_id='call_968d3dd3f37341c3aa3945')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='先计算3加4，然后把结果乘以2', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='9907aa98-0c48-4293-8218-d0de4436b437'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'function': {'arguments': '{"a": 3, "b": 4}', 'name': 'add'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--e62988af-a468-4dad-8107-ad8c5fe96493-0', tool_calls=[{'name': 'add', 'args': {'a': 3, 'b': 4}, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'type': 'tool_call'}]), ToolMessage(content='7', name='add', id='01486876-06ca-489e-8049-809de856105c', tool_call_id='call_968d3dd3f37341c3aa3945')]}
[updates] {'agent': {'messages': [AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_477ab8b4c8a44c8e8ef777', 'function': {'arguments': '{"a": 7, "b": 2}', 'name': 'multiply'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--c00a4c74-13bc-4ae5-b4ea-e6e49c525fe2-0', tool_calls=[{'name': 'multiply', 'args': {'a': 7, 'b': 2}, 'id': 'call_477ab8b4c8a44c8e8ef777', 'type': 'tool_call'}])]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='先计算3加4，然后把结果乘以2', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='9907aa98-0c48-4293-8218-d0de4436b437'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'function': {'arguments': '{"a": 3, "b": 4}', 'name': 'add'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--e62988af-a468-4dad-8107-ad8c5fe96493-0', tool_calls=[{'name': 'add', 'args': {'a': 3, 'b': 4}, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'type': 'tool_call'}]), ToolMessage(content='7', name='add', id='01486876-06ca-489e-8049-809de856105c', tool_call_id='call_968d3dd3f37341c3aa3945'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_477ab8b4c8a44c8e8ef777', 'function': {'arguments': '{"a": 7, "b": 2}', 'name': 'multiply'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--c00a4c74-13bc-4ae5-b4ea-e6e49c525fe2-0', tool_calls=[{'name': 'multiply', 'args': {'a': 7, 'b': 2}, 'id': 'call_477ab8b4c8a44c8e8ef777', 'type': 'tool_call'}])]}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='14', name='multiply', id='e26c5f7c-f3fc-40fc-a03a-17c1feafe13b', tool_call_id='call_477ab8b4c8a44c8e8ef777')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='先计算3加4，然后把结果乘以2', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='9907aa98-0c48-4293-8218-d0de4436b437'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'function': {'arguments': '{"a": 3, "b": 4}', 'name': 'add'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--e62988af-a468-4dad-8107-ad8c5fe96493-0', tool_calls=[{'name': 'add', 'args': {'a': 3, 'b': 4}, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'type': 'tool_call'}]), ToolMessage(content='7', name='add', id='01486876-06ca-489e-8049-809de856105c', tool_call_id='call_968d3dd3f37341c3aa3945'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_477ab8b4c8a44c8e8ef777', 'function': {'arguments': '{"a": 7, "b": 2}', 'name': 'multiply'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--c00a4c74-13bc-4ae5-b4ea-e6e49c525fe2-0', tool_calls=[{'name': 'multiply', 'args': {'a': 7, 'b': 2}, 'id': 'call_477ab8b4c8a44c8e8ef777', 'type': 'tool_call'}]), ToolMessage(content='14', name='multiply', id='e26c5f7c-f3fc-40fc-a03a-17c1feafe13b', tool_call_id='call_477ab8b4c8a44c8e8ef777')]}
[updates] {'agent': {'messages': [AIMessage(content='计算3加4的结果是7，然后将这个结果乘以2得到14。', additional_kwargs={}, response_metadata={'finish_reason': 'stop', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--a4d69a92-11aa-4730-a5a1-47e14de7ffba-0')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='先计算3加4，然后把结果乘以2', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='9907aa98-0c48-4293-8218-d0de4436b437'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'function': {'arguments': '{"a": 3, "b": 4}', 'name': 'add'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--e62988af-a468-4dad-8107-ad8c5fe96493-0', tool_calls=[{'name': 'add', 'args': {'a': 3, 'b': 4}, 'id': 'call_968d3dd3f37341c3aa3945', 'type': 'tool_call'}]), ToolMessage(content='7', name='add', id='01486876-06ca-489e-8049-809de856105c', tool_call_id='call_968d3dd3f37341c3aa3945'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'index': 0, 'id': 'call_477ab8b4c8a44c8e8ef777', 'function': {'arguments': '{"a": 7, "b": 2}', 'name': 'multiply'}, 'type': 'function'}]}, response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--c00a4c74-13bc-4ae5-b4ea-e6e49c525fe2-0', tool_calls=[{'name': 'multiply', 'args': {'a': 7, 'b': 2}, 'id': 'call_477ab8b4c8a44c8e8ef777', 'type': 'tool_call'}]), ToolMessage(content='14', name='multiply', id='e26c5f7c-f3fc-40fc-a03a-17c1feafe13b', tool_call_id='call_477ab8b4c8a44c8e8ef777'), AIMessage(content='计算3加4的结果是7，然后将这个结果乘以2得到14。', additional_kwargs={}, response_metadata={'finish_reason': 'stop', 'model_name': 'qwen-max'}, id='run--a4d69a92-11aa-4730-a5a1-47e14de7ffba-0')]}
先计算3加4，然后把结果乘以2

7

14
计算3加4的结果是7，然后将这个结果乘以2得到14。

上面我们创建了一个基本的ReAct Agent，可以执行加法和乘法的混合计算。关键的步骤如下

  • 用户输入，这部分用自然语言描述问题
  • 推理，用LLM处理输入，确定是否调用工具
  • 工具调用，如需调用工具，就自行调用工具节点
  • 结果集成，工具的执行结果被传回给代理做下一步推理
  • 输出，完成所有工具调用后，做出最终响应

create_react_agent 最核心的方法是create_react_agent，方法的参数为

  • model 大模型api
  • tools，集成的工具
  • state_schema： 定义图状态结构，包括跟踪消息和其他元数据
  • state_modifier 允许在将图形状态发送到语言模型之前对其进行修改
  • checkpointer，store 管理保存和检索状态，以便跨会话持久化
  • interrupt_before，interrupt_after 流中可以注入外部中断的点
  • debug 调试模式

示意图为

image.png

工作流程如下

  • 代理节点： 调用大模型（消息列表）
  • 工具节点： 执行大模型返回的工具调用，反馈结果给大模型
  • 条件路由：代理继续调用工具并根据工具输出进行推理，直到不再需要工具调用。一旦代理确定所有必要的作都已完成，它就会进入结束节点并返回最终结果
  • StateGraph：定义图的节点和边的状态图

所以上面的示例的分解步骤如下

1.  初始输入：
    ○ 用户输入：“添加 3 和 4。将结果乘以 2。
    ○ 代理处理此输入并识别两个运算：加法和乘法。

2.  工具调用1 加法：
    ○ 工具叫做：add（3， 4）。
    ○ 结果：7。

3.  工具调用 2（乘法）：
    ○ 工具叫做：multiply（7， 2）。
    ○ 结果：14。

4.  最终输出：
    ○ 智能体返回：“将 3 和 4 相加，然后将结果乘以 2 的结果是 14。
  • 代理节点处理输入和输出的推理
  • 工具节点执行特定动作（加法和乘法）
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