智能体3- LangChain Agent ：驾驭 ReAct 智能体

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、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。

智能体3- LangChain Agent ：驾驭 ReAct 智能体