react agent

### React Agent 的概念与应用 React Agent 是一种基于 ReAct 机制开发的人工智能代理，旨在增强模型处理复杂任务的能力。通过结合外部工具和环境互动，这些代理能够在执行过程中动态调整策略并获取所需信息。 #### 实现过程概述 在 LangChain 中构建一个简单的 ReAct Agent 可以分为几个部分： - **安装依赖**：首先需要确保环境中已安装必要的库和支持包[^2]。 ```bash pip install langchain wikipedia ``` - **定义基础结构**：创建一个基本框架用于初始化代理及其操作逻辑[^4]。 ```python from langchain import LLMChain, PromptTemplate from langchain.llms.base import BaseLLM from typing import Dict, Any class SimpleReActAgent: def __init__(self, llm: BaseLLM): self.llm = llm def run(self, query: str) -> Dict[str, Any]: result = {} # 这里会加入实际的运行逻辑 return result ``` - **集成 Wikipedia 查询功能**：使代理具备访问维基百科数据的能力，以便根据用户请求返回相关信息。 ```python import wikipedia as wp def fetch_wiki_summary(topic: str) -> str: try: page = wp.page(topic) summary = page.summary[:100].replace('\n', ' ') return f"{summary}..." except Exception as e: return "无法找到该主题的相关信息" ``` - **完善交互流程**：允许代理接收来自用户的指令，并据此采取适当的动作；同时支持持续性的学习与自我优化[^3]。 ```python template = """You are an AI assistant that helps people find information. User asked about {query}. Here's what I found on Wikipedia: {wiki_result} Would you like more details or another topic? """ prompt = PromptTemplate(template=template) def react_with_user_input(agent: SimpleReActAgent, user_query: str): wiki_info = fetch_wiki_summary(user_query) response = prompt.format(query=user_query, wiki_result=wiki_info) print(response) while True: next_action = input("What do you want to do now? ") if not next_action.lower().strip(): break new_response = handle_next_step(next_action) print(new_response) def handle_next_step(action: str) -> str: # 处理后续动作... pass ``` 上述代码片段展示了如何使用 Python 和 LangChain 库来搭建一个简易版的 ReAct Agent 。此实例中的代理被赋予了向用户提供维基百科摘要的功能，并能依据进一步指示作出响应。