专栏系列第 3 篇 · 智能体纪元
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。
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：
- Agent 智能体解析用户意图
- 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。
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。
这种逐步提示风格在 LangChain 中由 实现。
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。
下面我们通过代码构建一个能自动搜索网络信息的 ReAct Agent，完成“用中文回答最近有哪些 AI Agent 研究”的任务。
思考-行动过程：
最终答案：
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。
- ReAct 论文：arxiv.org/abs/2210.03…
- LangChain Agents 官方文档：python.langchain.com/docs/module…
- AutoGen 项目：github.com/microsoft/a…
下一篇，我们将深入探讨 多工具智能体系统 —— 如何让一个 Agent 根据任务自动切换使用多个工具、并协调调用它们。
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