8.6 · 智能体工具与 ReAct 循环

智能体工具与 ReAct 循环

智能体工具与 ReAct 循环

相关源文件

以下文件为本维基页面的生成提供了上下文：

• agent/canvas.py
• agent/component/agent_with_tools.py
• agent/component/base.py
• agent/component/categorize.py
• agent/component/llm.py
• agent/tools/base.py
• agent/tools/exesql.py
• agent/tools/retrieval.py
• common/mcp_tool_call_conn.py
• rag/prompts/generator.py
• web/src/components/rerank.tsx
• web/src/components/similarity-slider/index.tsx
• web/src/components/switch-fom-field.tsx
• web/src/components/top-n-item.tsx
• web/src/components/use-knowledge-graph-item.tsx
• web/src/pages/agent/canvas/node/dropdown/next-step-dropdown.tsx
• web/src/pages/agent/canvas/node/tool-node.tsx
• web/src/pages/agent/form/agent-form/agent-tools.tsx
• web/src/pages/agent/form/agent-form/tool-popover/index.tsx
• web/src/pages/agent/form/agent-form/tool-popover/tool-command.tsx
• web/src/pages/agent/form/agent-form/tool-popover/use-update-tools.ts
• web/src/pages/agent/form/agent-form/use-get-tools.ts
• web/src/pages/agent/form/exesql-form/index.tsx
• web/src/pages/agent/form/exesql-form/use-submit-form.ts
• web/src/pages/agent/form/retrieval-form/next.tsx
• web/src/pages/agent/form/tool-form/constant.tsx
• web/src/pages/agent/form/tool-form/exesql-form/index.tsx
• web/src/pages/agent/form/tool-form/retrieval-form/index.tsx
• web/src/pages/agent/hooks/use-agent-tool-initial-values.ts
• web/src/pages/agent/options.ts
• web/src/pages/next-chats/hooks/use-build-form-refs.ts

本文档描述了智能体（Agent）组件的工具集成系统及其对 ReAct（推理+行动）模式的实现，用于多步骤问题求解。智能体组件扩展了基础大语言模型（LLM）组件，以编排迭代工作流，使语言模型能够推理任务、调用外部工具、观察结果并综合生成最终答案。

关于画布工作流系统和组件架构的通用信息，请参阅画布引擎与领域特定语言（DSL）（8.1）和组件系统架构（8.2）。关于不使用工具的基础大语言模型（LLM）组件的详细信息，请参阅内置组件（8.3）。

智能体组件概述

智能体组件是一种专门的大语言模型（LLM）组件，实现了 ReAct 风格的工具使用。与生成单次文本响应的标准大语言模型（LLM）组件不同，智能体可以分析任务、通过选择工具来规划行动，并反思观察结果以确定后续步骤。

智能体组件定义在 agent/component/agent_with_tools.py agent/component/agent_with_tools.py:74-74 中，同时继承自 LLM 和 ToolBase agent/component/agent_with_tools.py:73-73。它使用由 max_rounds 参数控制的迭代循环 agent/component/agent_with_tools.py:68-68。

智能体与大语言模型（LLM）组件对比

来源：agent/component/agent_with_tools.py:39-92、agent/component/llm.py:34-91、agent/component/agent_with_tools.py:73-74

工具集成架构

智能体架构通过将模型工具调用映射到特定的 Python 对象或远程 MCP 会话，弥合了高层大语言模型（LLM）推理与底层代码执行之间的鸿沟。

工具注册表与映射

标题：自然语言空间到代码实体空间：工具映射

来源：agent/component/agent_with_tools.py:133-145、agent/canvas.py:30-31、agent/tools/retrieval.py:86-88、agent/tools/exesql.py:80-81、agent/component/categorize.py:98-99

内置组件工具

内置工具是智能体可以调用的专用模块。后端通过 _load_tool_obj agent/component/agent_with_tools.py:133-145 初始化这些工具，该方法使用 component_class 工厂实例化组件及其参数对象。

关键工具：

• 检索（Retrieval）：与检索增强生成（RAG）搜索系统交互。它支持数据集过滤、关键词相似度权重和多语言支持 agent/tools/retrieval.py:37-72。它还可以应用元数据过滤器 agent/tools/retrieval.py:137-172。
• ExeSQL：在多种数据库类型（MySQL、Postgres、OceanBase 等）上执行 SQL 查询 agent/tools/exesql.py:57-57。它会执行安全检查，防止访问核心的 rag_flow 数据库 agent/tools/exesql.py:65-69。
• 分类（Categorize）：使用大语言模型（LLM）将用户查询分类到预定义类别中，并确定下一个执行路径（_next）agent/component/categorize.py:157-158。它会根据类别描述动态生成系统提示词 agent/component/categorize.py:59-95。

MCP（模型上下文协议）集成

智能体支持模型上下文协议，用于动态工具发现和执行。

• 会话管理：MCPToolCallSession agent/component/agent_with_tools.py:104-104 使用服务器变量和自定义请求头管理到 MCP 服务器的连接。
• 元数据转换：mcp_tool_metadata_to_openai_tool agent/component/agent_with_tools.py:108-108 将 MCP 工具模式转换为智能体的大语言模型（LLM）捆绑包所使用的 OpenAI 兼容函数格式。

ReAct 循环与执行流程

智能体的推理过程遵循 ReAct 模式，迭代调用工具，直到生成最终答案或达到 max_rounds 限制。

可视化工作流集成

标题：画布中的智能体工具连接

来源：agent/component/agent_with_tools.py:110-113、agent/tools/base.py:50-88、web/src/pages/agent/canvas/node/dropdown/next-step-dropdown.tsx:17-28、agent/canvas.py:109-110

执行逻辑

Agent 组件的执行流程包括：

1. 工具绑定：在初始化期间，工具会被索引并绑定到 LLMBundle agent/component/agent_with_tools.py:78-113。
2. 消息适配：系统提示词和用户提示词会被合并，并使用 message_fit_in 截断以适配模型的上下文窗口 agent/component/agent_with_tools.py:115-120。
3. 工具调用会话：创建一个 LLMToolPluginCallSession agent/tools/base.py:50-51 来处理大语言模型（LLM）生成的工具调用的执行。它同时支持异步（tool_call_async）和同步（tool_call）调用 agent/tools/base.py:55-58。
4. 迭代推理：LLMBundle 管理实际的循环，每当需要执行工具时，就会调用回调函数（指向 self._canvas.tool_use_callback）agent/component/agent_with_tools.py:110-110。

工具参数管理

工具通过继承自 ComponentParamBase agent/component/base.py:40-40 或 ToolParamBase agent/tools/base.py:94-94 的参数类进行配置。

变量解析

Graph 类提供了 get_variable_value agent/canvas.py:195-210 和 get_value_with_variable agent/canvas.py:168-193 方法来解析诸如 {sys.query} 或 {component_id@variable_name} 之类的占位符。这使得像 Retrieval 这样的工具能够从上游输出中动态解析搜索查询 agent/tools/retrieval.py:100-110。

检索工具配置

RetrievalParam agent/tools/retrieval.py:37-72 包括：

• 阈值：用于混合搜索调优的 similarity_threshold（相似度阈值）和 keywords_similarity_weight（关键词相似度权重）agent/tools/retrieval.py:58-59。
• 搜索范围：用于定义搜索上下文的 dataset_ids（数据集 ID）和 memory_ids（记忆 ID）agent/tools/retrieval.py:62-64。
• 元数据过滤：支持手动、半自动和自动方法，用于基于元数据过滤文档 agent/tools/retrieval.py:137-172。

SQL 工具配置

ExeSQLParam agent/tools/exesql.py:29-55 配置了：

• 连接：数据库类型、主机、端口、用户名和密码 agent/tools/exesql.py:48-53。
• 限制：max_records（最大记录数），用于防止检索过多数据 agent/tools/exesql.py:54-54。
• 执行：_invoke 方法按分号拆分多条 SQL 语句，并针对不同引擎处理特定的驱动程序逻辑 agent/tools/exesql.py:126-144。

来源：agent/canvas.py:168-210、agent/tools/retrieval.py:37-72、agent/tools/exesql.py:29-81、agent/component/agent_with_tools.py:133-145、agent/tools/base.py:50-88