ReAct Agent：大模型时代连接思考与行动的桥梁

在大模型（LLM）技术日新月异的今天，人工智能Agent也在不断进化。本文将深入探讨一种新型Agent——ReAct Agent，它通过将推理（Reasoning）与行动（Acting）相结合，弥补了传统AI Agent在复杂任务处理上的不足。我们将对比ReAct Agent与传统AI Agent的差异，分析ReAct Agent的优势，并探讨其在实际应用中的价值。

什么是ReAct Agent？

ReAct Agent，顾名思义，就是“推理与行动”Agent。它是一种结合了大型语言模型（LLM）强大推理能力，并能与外部工具交互以解决问题的智能体。与只能被动执行指令的传统Agent不同，ReAct Agent能够像人类一样，通过逐步思考（step-by-step reasoning）来规划任务，并利用外部工具来执行相应的行动。这种思考与行动的紧密结合，使得ReAct Agent在处理复杂任务时具有显著优势。

ReAct Agent的核心在于其独特的思考模式。它并非简单地将输入信息直接转化为行动，而是首先进行推理，分析问题的本质，然后决定下一步需要采取的行动，并根据行动的结果再次进行推理，循环往复，直到找到最终解决方案。这种迭代式的处理方式，使得ReAct Agent能够更好地应对不确定性和复杂性。

ReAct Agent vs 传统AI Agent：核心差异

传统AI Agent虽然也能执行各种任务，但它们通常缺乏像ReAct Agent那样强大的推理能力。传统Agent往往依赖于预先设定的规则和模式，难以灵活应对新的情况。而ReAct Agent则能够通过推理，灵活地调整行动策略，更好地适应复杂多变的环境。

我们可以通过一个简单的例子来理解两者的差异。假设我们需要Agent来完成“预订明天北京到上海的机票”的任务。

传统AI Agent：可能会直接调用机票预订API，输入出发地、目的地和日期，然后返回机票信息。这种方式简单直接，但缺乏灵活性。例如，如果用户没有明确指定航班时间，传统Agent可能无法做出最佳选择。
ReAct Agent：则会首先进行推理，例如：“明天北京到上海的机票，用户可能关心价格、飞行时间、是否直飞等因素。为了找到最佳机票，我需要先查询不同航空公司的航班信息，并比较它们的优缺点。”然后，ReAct Agent会调用机票查询API，获取相关信息，并根据推理的结果筛选出最符合用户需求的航班。

从这个例子可以看出，ReAct Agent的关键优势在于其推理能力，它能够更好地理解用户的意图，并根据实际情况调整行动策略，从而提供更智能、更个性化的服务。

ReAct Agent的优势：精度、灵活性与透明性

与传统AI Agent相比，ReAct Agent具有以下显著优势：

提高准确性（Improved Accuracy through Reasoning）： 通过推理，ReAct Agent可以更准确地理解任务目标，避免误解或错误执行。例如，在处理涉及多个步骤的任务时，ReAct Agent可以通过推理来确保每个步骤的正确性，从而提高整体的准确性。一个实际的案例是，在处理复杂的医疗诊断任务时，ReAct Agent可以结合病人的症状、病史和检查结果进行推理，从而更准确地诊断病情，并给出合理的治疗建议。
增强灵活性（Flexibility with Multiple Tools）： ReAct Agent可以灵活地利用各种外部工具来完成任务。它可以根据任务的需求，选择合适的工具，并将它们组合起来，形成一个完整的解决方案。例如，在处理需要查询天气、计算距离、发送邮件等多个步骤的任务时，ReAct Agent可以分别调用相应的工具，并将它们协同工作，从而高效地完成任务。
提升透明性（Transparency in Decision-Making）： ReAct Agent的思考过程是透明的，我们可以清楚地了解它做出每个决策的原因。这有助于我们理解ReAct Agent的行为，并对其进行调试和改进。例如，当ReAct Agent做出一个错误的决策时，我们可以通过分析它的思考过程，找到错误的原因，并及时进行修复。

何时使用ReAct Agent？

ReAct Agent并非适用于所有场景。在以下情况下，ReAct Agent尤其具有优势：

复杂任务： 当任务涉及多个步骤，需要进行复杂的推理和决策时，ReAct Agent的优势将更加明显。例如，在进行产品设计、市场分析等复杂任务时，ReAct Agent可以帮助我们分析大量数据，并提出合理的建议。
需要使用外部工具的任务： 当任务需要与外部工具进行交互时，ReAct Agent的灵活性和可扩展性将发挥重要作用。例如，在构建智能客服系统时，ReAct Agent可以与知识库、搜索引擎等外部工具进行交互，从而更好地回答用户的问题。
需要解释性强的任务： 当任务需要解释决策过程时，ReAct Agent的透明性将变得至关重要。例如，在进行金融风险评估、法律咨询等任务时，ReAct Agent可以帮助我们理解决策背后的原因，并为决策提供支持。

简单来说，只要需要在执行工具前进行推理，那么ReAct Agent便是理想的选择。

如何创建ReAct Agent？

目前，已经有多个框架可以用于创建ReAct Agent，其中最流行的包括LangChain和LlamaIndex。这两个框架都提供了丰富的工具和API，可以帮助我们快速构建ReAct Agent。

以下代码示例（基于原文）展示了如何使用LangChain创建一个简单的ReAct Agent，用于查询Google搜索：

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

from langchain_community.utilities import GoogleSerperAPIWrapper
from langchain_core.tools import Tool

search = GoogleSerperAPIWrapper(serper_api_key=os.getenv("SERPAPI_API_KEY"))
tools = [
    Tool(
        name="Intermediate_Answer",
        func=search.run,
        description="useful for when you need to ask with search",
    )
]

from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import AzureChatOpenAI
from langchain import hub
from langchain.schema import AIMessage

import os

llm = AzureChatOpenAI(
    openai_api_key=os.getenv("OPENAI-API-KEY"),
    azure_endpoint=os.getenv("AZURE-ENDPOINT"),
    azure_deployment=os.getenv("AZURE-DEPLOYMENT"),
    api_version=os.getenv("API-VERSION"),
    temperature=0.7,
)

prompt = PromptTemplate.from_template(
    "你是一个有用的助手。使用提供的工具尽可能最好地回答用户的问题。你拥有访问以下工具的权限：\n\n{tools}\n\n使用以下格式：\n\n问题：你必须回答的输入问题\n思考：你应该总是思考做什么\n行动：要采取的行动，应该是 [{tool_names}] 之一\n行动输入：行动的输入\n观察：行动的结果\n... (这个 思考/行动/行动输入/观察 可以重复 N 次)\n思考：我现在知道最终答案\n最终答案：对原始输入问题的最终答案\n\n开始！\n\n问题：{input}\n{agent_scratchpad}"
)

agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) # verbose=True to see the thought process

result = agent_executor.invoke(
    {"input": "what is the capital of india?"},
)

print(result["output"])

这段代码创建了一个简单的ReAct Agent，它可以利用Google搜索来回答用户的问题。verbose=True 参数可以显示ReAct Agent的思考过程，方便我们理解其工作原理。

案例分析：ReAct Agent在实际应用中的表现

为了更直观地了解ReAct Agent的优势，我们来看一个实际的应用案例。假设我们要让Agent来完成“查询今天北京的天气，并发送邮件给指定用户”的任务。

使用ReAct Agent，它可以按照以下步骤执行：

思考： “我需要先查询今天北京的天气，然后再发送邮件给指定用户。为了查询天气，我需要使用天气查询API。为了发送邮件，我需要使用邮件发送API。”
行动： 调用天气查询API，查询今天北京的天气。
观察： 天气查询API返回结果：“今天北京天气晴朗，温度25-35摄氏度。”
思考： “我已经知道了今天北京的天气。现在我需要发送邮件给指定用户，告知他们天气情况。”
行动： 调用邮件发送API，发送邮件给指定用户，邮件内容包含今天北京的天气情况。
观察： 邮件发送API返回结果：“邮件已成功发送。”
思考： “我已经成功查询了今天北京的天气，并发送邮件给指定用户。任务完成。”
最终答案： “任务完成。”

而如果使用传统的AI Agent，则可能需要预先设定复杂的规则和流程，才能完成同样的任务。相比之下，ReAct Agent更加灵活、智能，能够更好地适应变化。

ReAct Agent的局限性与未来展望

尽管ReAct Agent具有诸多优势，但它也存在一些局限性。例如，ReAct Agent的推理过程可能会比较耗时，导致响应速度较慢。此外，ReAct Agent的性能也受到LLM能力的限制。如果LLM的推理能力不足，ReAct Agent的表现也会受到影响。

不过，随着LLM技术的不断发展，ReAct Agent的性能也将不断提升。未来，我们可以期待ReAct Agent在更多领域发挥重要作用，例如：

智能客服： 能够更准确地理解用户的问题，并提供更个性化的解决方案。
自动化运维： 能够自动诊断系统故障，并采取相应的修复措施。
金融风控： 能够更准确地评估风险，并提出合理的投资建议。
科学研究： 能够帮助科学家分析大量数据，并发现新的规律。

结论：拥抱ReAct Agent，迎接智能未来

总而言之，ReAct Agent是一种结合了推理与行动的新型智能体，它具有精度高、灵活性强、透明性好等优势。虽然ReAct Agent目前还存在一些局限性，但随着大模型技术的不断发展，它必将在未来的人工智能领域发挥越来越重要的作用。对于需要处理复杂任务、利用外部工具、以及需要强解释性的项目，ReAct Agent无疑是一个强大的工具。拥抱ReAct Agent，将帮助我们更好地迎接智能未来！对于简单的、快速的任务，传统的Agent仍然是更合适的选择。

ReAct Agent：大模型时代连接思考与行动的桥梁