langchain4j ReAct

### LangChain4j 中 ReAct 的相关信息与使用方法 ReAct 是一种结合了语言模型（LLM）和工具调用的框架，旨在通过允许模型“思考”并选择适当的工具来解决问题。在 LangChain4j 中，ReAct 的实现允许开发者将大型语言模型与外部工具集成，从而构建更加智能的应用程序[^1]。 以下是一个简单的 LangChain4j 中 ReAct 的使用示例，展示了如何通过 ReAct 框架实现 LLM 和工具的交互： ```java import ai.langchain4j.agent.Agent; import ai.langchain4j.agent.ReActAgent; import ai.langchain4j.agent.tool.Tool; import ai.langchain4j.agent.tool.ToolOutputParser; import ai.langchain4j.agent.tool.ToolRegistry; import ai.langchain4j.model.chat.ChatLanguageModel; import java.util.Collections; public class ReActExample { public static void main(String[] args) { // 初始化一个 ChatLanguageModel 实例 ChatLanguageModel languageModel = ...; // 替换为你的 LLM 实现 // 定义一个工具 Tool tool = new Tool() { @Override public String getName() { return "search"; } @Override public String getDescription() { return "Search for information on the internet."; } @Override public String call(String input) { // 在这里实现工具的具体逻辑 return "Tool output: " + input; } }; // 注册工具 ToolRegistry toolRegistry = new ToolRegistry(Collections.singletonList(tool)); // 创建 ReActAgent Agent agent = new ReActAgent(languageModel, toolRegistry); // 使用 ReActAgent 处理输入 String result = agent.call("What is the capital of France?"); System.out.println(result); } } ``` 在这个示例中： - `ChatLanguageModel` 是用于生成文本的语言模型。 - `Tool` 是一个可以被 LLM 调用的外部功能模块，在这个例子中，我们定义了一个名为 `search` 的工具。 - `ToolRegistry` 用于注册所有可用的工具。 - `ReActAgent` 将 LLM 和工具结合起来，允许模型根据输入选择合适的工具并调用它。 上述代码展示了如何创建一个 ReActAgent，并通过它处理用户输入。模型会根据输入内容决定是否需要调用工具以及调用哪个工具[^1]。 ### 注意事项 在实际应用中，可能需要对工具的输出进行解析或格式化，这可以通过实现 `ToolOutputParser` 接口来完成。此外，LangChain4j 提供了多种预定义工具和灵活的扩展机制，可以根据具体需求定制工具链。