用纯Python打造ReAct代理：构建能思考、行动的智能聊天机器人

本文介绍了如何利用原始Python（不借助任何框架）构建一个简单的ReAct代理。ReAct（Reason and Action）框架由一篇名为《ReAct: 在语言模型中综合推理和行动》的论文首次提出，旨在通过结合推理和行动来提高语言模型的性能。传统的语言模型在与用户交互时只能生成回应，但无法采取其他行动。而ReAct代理可以通过推理决定采取不同的行动，例如查询Wikipedia或ArXiv数据库，从而显著增强模型的智能水平。 实施思路 作者希望构建的语言模型不仅仅能回应用户的查询，还能根据需要浏览Wikipedia或ArXiv数据库，或者进行简单的计算。为了实现这一目标，ReAct代理会经历一个“思考—行动—暂停—观察”的循环过程。 环境配置 首先，创建一个Python环境，并安装所需的包。这些包包括OpenAI的SDK（用于与语言模型交互）、httpx（处理HTTP请求）和requests（用于API调用）。OpenAI的GPT-4作为本文选择的语言模型。 聊天机器人基础 定义了一个简化版的聊天机器人ChatBot类，该类可以接收用户的原始消息，并通过语言模型生成回应。具体来说，ChatBot类内部维护了一个消息队列，每次接收到新消息时，都会将其添加到队列中并请求模型生成回应。 ReAct代理核心 接下来定义了Agent类，该类封装了ChatBot，并增加了对三种行动的支持：查询Wikipedia、搜索ArXiv数据库和执行简单计算。代理会在设定的最大轮次内运行，每轮都会根据“思考—行动—暂停—观察”的循环来决定下一步行动。如果检测到需要执行的动作，代理会调用相应的函数并继续下一轮循环。 行动函数定义 分别定义了wikipedia、arxiv_search和calculate三个行动函数。wikipedia函数通过Wikipedia API获取话题的信息片段；arxiv_search函数通过ArXiv API搜索相关的研究论文；calculate函数则使用Python的eval函数执行数学计算。 提示工程 提示（Prompt）对于ReAct代理的成功至关重要。作者提供的提示详细描述了代理的工作流程，并提供了几个示例。这些提示指导代理在思考时如何描述问题，在行动时如何选择合适的动作，以及在观察后如何生成答案。 测试 最后，作者创建了一个实例化的Agent对象，并进行了两个测试查询。第一个查询是如何找到印度尼西亚的首都，代理选择了查询Wikipedia的动作，并正确给出了答案“雅加达”。第二个查询是对LightRAG论文的解释，代理识别出这是一个研究主题，选择了搜索ArXiv的行动，返回了关于LightRAG系统的详细信息。 结果 通过实施ReAct代理，作者不仅提升了语言模型的交互能力，还展示了代理如何根据推理自主选择合适的行动。这种方法使得语言模型更加智能化，能够处理更复杂的任务。 业内评价和公司背景 业内人士认为，ReAct框架是提高语言模型性能的重要一步，特别是对于涉及复杂决策和多步推理的应用。OpenAI等公司一直在探索类似的方法，而作者的实现为开发者提供了一个简单且实用的示例。此外，LightRAG系统的开放源代码发布进一步推动了检索增强生成领域的发展，为企业和个人提供了更多的工具和资源。