1. 面试题目 #

请详细阐述什么是ReAct（Reasoning + Acting）框架？它是如何实现AI智能体的自主规划能力的？请结合ReAct循环图，说明其核心工作流程，并讨论如何基于ReAct模式构建一个具备自主规划能力的AI智能体系统。

2. 参考答案 #

1. ReAct框架的核心概念 #

2.1 定义与原理 #

ReAct，即Reasoning + Acting（推理与行动），是一种结合推理和行动的智能体架构。它模仿人类解决问题时的"思考-行动-观察"循环模式，使AI智能体能够像人类一样进行复杂的任务规划和执行。

2.2 核心思想 #

ReAct框架的核心思想是将复杂任务分解为可管理的步骤，通过持续的推理、行动和观察循环，逐步推进任务完成。这种模式使AI智能体具备了：

• 自主规划能力：能够分析问题并制定执行计划
• 动态调整能力：根据执行结果调整后续策略
• 工具使用能力：能够调用外部工具完成具体任务

2.3 ReAct循环的核心工作流程 #

2.3.1 循环架构图 #

ReAct循环包含以下核心组件和流程：

输入 → AI智能体 → 推理 → 工具 → 行动 → 环境 → 反馈 → AI智能体 → 输出

2.3.2 详细流程说明： #

1. 输入（Input）：用户指令或任务需求
2. AI智能体（AI Agent）：核心决策单元
3. 推理（Reasoning）：分析问题，制定执行计划
4. 工具（Tool）：选择并调用合适的工具
5. 行动（Action）：执行具体的操作
6. 环境（Environment）：外部系统或数据源
7. 反馈（Feedback）：将执行结果反馈给智能体
8. 输出（Output）：最终的任务结果

2.4 三个核心阶段 #

2.4.1 阶段1：推理（Reason） #

• 分析用户指令，理解任务需求
• 将复杂问题拆分为多个可执行的子任务
• 确定当前需要执行的具体步骤
• 选择合适的工具和策略

2.4.2 阶段2：行动（Act） #

• 根据推理结果调用相应的外部工具
• 执行具体的操作（如搜索、计算、查询等）
• 与外部系统进行交互
• 获取执行结果

2.4.3 阶段3：观察（Observe） #

• 分析工具执行的结果
• 评估任务进展和完成度
• 判断是否需要继续执行或调整策略
• 将结果作为下一步推理的输入

2.5 基于ReAct模式的智能体实现 #

2.5.1 核心接口设计 #

// ReAct智能体接口
public interface ReActAgent {
    String think(String input, String context);
    String act(String action, Map<String, Object> parameters);
    String observe(String result);
    boolean isTaskComplete();
}

// 工具调用智能体实现
@Component
public class ToolCallAgent implements ReActAgent {

    private final List<Tool> availableTools;
    private final ChatClient chatClient;
    private String currentContext = "";

    public ToolCallAgent(List<Tool> availableTools, ChatClient chatClient) {
        this.availableTools = availableTools;
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @Override
    public String think(String input, String context) {
        // 推理阶段：分析输入并决定下一步行动
        String prompt = String.format("""
            基于以下上下文和用户输入，分析任务并决定下一步行动：

            上下文：%s
            用户输入：%s
            可用工具：%s

            请分析：
            1. 当前任务是什么？
            2. 需要调用哪个工具？
            3. 需要什么参数？

            回答格式：TOOL_NAME|PARAMETERS|REASONING
            """, context, input, getAvailableToolsDescription());

        return chatClient.prompt()
            .user(prompt)
            .call()
            .content();
    }

    @Override
    public String act(String action, Map<String, Object> parameters) {
        // 行动阶段：执行选定的工具
        String[] parts = action.split("\\|");
        String toolName = parts[0];
        String reasoning = parts.length > 2 ? parts[2] : "";

        Tool selectedTool = findToolByName(toolName);
        if (selectedTool == null) {
            return "错误：找不到工具 " + toolName;
        }

        try {
            String result = selectedTool.execute(parameters);
            return result;
        } catch (Exception e) {
            return "工具执行失败：" + e.getMessage();
        }
    }

    @Override
    public String observe(String result) {
        // 观察阶段：分析执行结果并更新上下文
        String prompt = String.format("""
            分析以下工具执行结果：

            结果：%s
            当前上下文：%s

            请分析：
            1. 任务是否完成？
            2. 是否需要继续执行？
            3. 下一步应该做什么？

            回答格式：COMPLETED|NEXT_ACTION|UPDATED_CONTEXT
            """, result, currentContext);

        String analysis = chatClient.prompt()
            .user(prompt)
            .call()
            .content();

        updateContext(analysis);
        return analysis;
    }

    @Override
    public boolean isTaskComplete() {
        return currentContext.contains("TASK_COMPLETED");
    }

    private void updateContext(String analysis) {
        // 更新上下文信息
        String[] parts = analysis.split("\\|");
        if (parts.length > 2) {
            currentContext = parts[2];
        }
    }

    private Tool findToolByName(String toolName) {
        return availableTools.stream()
            .filter(tool -> tool.getName().equals(toolName))
            .findFirst()
            .orElse(null);
    }

    private String getAvailableToolsDescription() {
        return availableTools.stream()
            .map(tool -> tool.getName() + ": " + tool.getDescription())
            .collect(Collectors.joining("\n"));
    }
}

2.5.2 工具定义与实现 #

// 工具接口
public interface Tool {
    String getName();
    String getDescription();
    String execute(Map<String, Object> parameters);
}

// 搜索工具实现
@Component
public class SearchTool implements Tool {

    @Override
    public String getName() {
        return "SEARCH";
    }

    @Override
    public String getDescription() {
        return "搜索相关信息";
    }

    @Override
    public String execute(Map<String, Object> parameters) {
        String query = (String) parameters.get("query");
        // 执行搜索逻辑
        return "搜索结果：" + query;
    }
}

// 计算工具实现
@Component
public class CalculatorTool implements Tool {

    @Override
    public String getName() {
        return "CALCULATE";
    }

    @Override
    public String getDescription() {
        return "执行数学计算";
    }

    @Override
    public String execute(Map<String, Object> parameters) {
        String expression = (String) parameters.get("expression");
        // 执行计算逻辑
        return "计算结果：" + expression;
    }
}

2.5.3 ReAct循环执行器 #

@Service
public class ReActExecutor {

    private final ReActAgent agent;
    private static final int MAX_ITERATIONS = 10;

    public ReActExecutor(ReActAgent agent) {
        this.agent = agent;
    }

    public String executeTask(String userInput) {
        String context = "";
        int iterations = 0;

        while (iterations < MAX_ITERATIONS && !agent.isTaskComplete()) {
            // 1. 推理阶段
            String thinking = agent.think(userInput, context);
            System.out.println("思考：" + thinking);

            // 2. 行动阶段
            String[] parts = thinking.split("\\|");
            if (parts.length >= 2) {
                String toolName = parts[0];
                Map<String, Object> parameters = parseParameters(parts[1]);

                String actionResult = agent.act(toolName, parameters);
                System.out.println("行动结果：" + actionResult);

                // 3. 观察阶段
                String observation = agent.observe(actionResult);
                System.out.println("观察：" + observation);

                context = observation; // 更新上下文
            }

            iterations++;
        }

        return context;
    }

    private Map<String, Object> parseParameters(String paramString) {
        // 解析参数字符串
        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
        // 实现参数解析逻辑
        return params;
    }
}

2.6 实际应用场景 #

2.6.1 智能客服系统 #

// 用户问题："我想查询订单状态并申请退款"
// ReAct流程：
// 1. 推理：需要查询订单状态，然后处理退款申请
// 2. 行动：调用订单查询工具
// 3. 观察：获取订单信息，判断是否可以退款
// 4. 推理：根据订单状态决定下一步行动
// 5. 行动：调用退款处理工具
// 6. 观察：确认退款处理结果

2.6.2 数据分析助手 #

// 用户需求："分析销售数据并生成报告"
// ReAct流程：
// 1. 推理：需要获取销售数据，进行分析，生成报告
// 2. 行动：调用数据查询工具
// 3. 观察：获取原始数据
// 4. 推理：分析数据特征，确定分析方法
// 5. 行动：调用数据分析工具
// 6. 观察：获取分析结果
// 7. 推理：根据分析结果生成报告
// 8. 行动：调用报告生成工具

2.7 ReAct模式的优势 #

2.7.1 自主规划能力 #

• 任务分解：能够将复杂任务分解为可管理的子任务
• 动态调整：根据执行结果动态调整策略
• 持续学习：通过观察结果不断优化决策

2.7.2 灵活性与可扩展性 #

• 工具集成：易于集成各种外部工具和API
• 模块化设计：推理、行动、观察三个模块可以独立优化
• 可配置性：可以根据不同场景配置不同的工具集

2.7.3 可解释性 #

• 透明过程：每个决策步骤都有明确的推理过程
• 可追溯性：可以追踪整个任务执行过程
• 可调试性：便于发现和修复问题

2.8 实现注意事项 #

2.8.1 循环控制 #

• 设置最大迭代次数，避免无限循环
• 实现任务完成条件判断
• 处理异常情况和错误恢复

2.8.2 上下文管理 #

• 维护任务执行的历史上下文
• 合理管理上下文长度，避免信息过载
• 实现上下文压缩和摘要功能

2.8.3 工具选择策略 #

• 实现智能的工具选择算法
• 支持工具组合和链式调用
• 提供工具执行结果的质量评估

2.9 总结 #

ReAct框架通过"推理-行动-观察"的循环模式，为AI智能体提供了强大的自主规划能力。它不仅能够处理复杂的多步骤任务，还能根据执行结果动态调整策略，实现真正的智能化任务执行。基于Spring AI等现代框架，开发者可以相对容易地构建出具备ReAct能力的智能体系统，为各种应用场景提供智能化的解决方案。