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LangGraph4j框架ReActAgent实现

ReAct-Agent概念

ReAct-Agent 是一种大模型应用中的智能体架构。ReAct 是 Re (Reasoning，推理)和 Act（Action，行动）两个单词的简写，用通俗的话来说，它可以让大模型像人一样“思考”和“行动”，实现更强的任务处理能力。这里把它拆解为两个关键部分来说明：

Re（Reasoning，推理）

大模型通过“推理”步骤来理解任务或者问题。就像你面对一个复杂的问题时，先分析现状、列出条件，然后在脑海中一步步推导出答案一样，ReAct 中的“推理”部分会利用模型的语言理解能力，生成逻辑清晰的分析路径。

Act（Action，行动）

仅仅推理还不够，智能体还需要“行动”，也就是执行特定的操作。比如：

通过调用某个工具（例如计算器、数据库查询、外部api接口）来获取信息或解决问题。
根据现有信息做出决定并采取下一步行动。

在 ReAct 框架中，“行动”这一步和“推理”紧密结合。模型不会一次性给出答案，而是以“边想边做”的方式，循环地进行推理和行动，直到完成任务。

实际运作流程

模型先“想”一想：分析问题，给出可能需要的步骤。
模型再“做”一做：如果需要，它可以去查外部信息、调用工具，或者生成一个具体操作。
根据结果再“想” ：拿到行动的反馈后，重新推理，调整步骤，直到问题解决。

ReAct 的特点

动态灵活：不像传统模型“一问一答”，ReAct 模型会动态地调整策略。
能调用外部工具：通过执行操作（例如数据库查询或API调用），可以解决大模型本身无法直接处理的问题。
更接近人类思维：这种“想一步，做一步”的方式更像人类解决复杂问题的过程。

通俗来说，ReAct 就是让模型“像人一样，先动脑后动手，再动脑接着手”，在不断循环中完成任务。

工具调用

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LangGraph4j 中的 ReAct-Agent

ReactAgent 接口提供了构建和运行状态图（StateGraph）的功能。它包含两个主要内部类：CallAgent 和 ExecuteTools，分别用于调用 AI 模型生成响应和执行工具请求。

整个流程体现了典型的 ReAct 模式：

Reasoning (推理): CallAgent 生成思考并决定是否调用工具。
Action (动作): ExecuteTools 执行具体工具操作。
循环直到获得最终答案（final_response）为止。

状态图设计

使用 StateGraph 定义执行流程：
- 起始节点为 START → agent
- agent根据是否需要调用工具 (shouldContinue) 决定下一步：
  - “continue” → action
  - “end” → END
- action 节点执行完工具后再次回到 agent

new StateGraph<>(State.SCHEMA, stateSerializer)
    .addNode("agent", node_async(callAgent))
    .addNode("action", node_async(executeTools))	
    .addEdge(START, "agent")
    .addConditionalEdges("agent",
        edge_async(shouldContinue),
        Map.of("continue", "action", "end", END)
    )
    .addEdge("action", "agent");

在这里插入图片描述

CallAgent

负责调用 LangChain4J 的聊天模型或流式聊天模型来生成 AI 响应。
根据是否启用流式输出选择不同的执行策略：
- 非流式模式直接调用 ChatModel.execute() 获取完整响应。
- 流式模式使用 StreamingChatModel.chat() 并结合 StreamingChatGenerator 来处理逐步生成的结果。
将响应结果映射为结构化格式，支持两种情况：
- 如果需要执行工具，则返回 messages 字段表示待执行的工具调用。
- 如果任务完成，则返回 final_response 表示最终答案。

ExecuteTools

处理由 AI 生成的工具调用请求。
使用 LangChain4jToolService 执行这些工具，并将结果整合后返回。
如果没有找到工具请求，则返回提示信息。

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