在当下的智能技术领域，一个能够真正落地、解决实际问题的智能系统（业内常称之为Agent），其关键差异点并非简单的工具调用能力，而是在于是否具备自主闭环运作能力。这意味着它不仅要能调用外部工具拓展功能，更需像人类一样，拥有自主感知环境变化、精准分析目标需求的判断能力，以及拆解任务步骤、规划执行路径的决策能力。具体而言，Agent会通过实时动态捕捉环境信息，结合自身可调用的工具资源制定适配策略，再一步步推进执行，最终精准触达预设目标——这种“感知-分析-规划-执行-反馈”的完整闭环，正是它与传统“被动工具调用”模式最本质的区别。

一个成熟的智能体，其核心架构可拆解为三大核心模块，三者协同作用构成完整的智能运作体系：

  • 模型：相当于智能体的“大脑中枢”，负责接收信息后进行逻辑推理、任务规划与关键决策，是整个系统的核心算力来源。
  • 工具：扮演着智能体的“手脚”角色，涵盖API接口、数据库查询、硬件控制模块等，通过工具调用，智能体得以突破自身算力与功能边界，与真实世界产生交互。
  • 编排：可理解为智能体的“神经系统”，负责统筹管理任务流程的推进顺序、各模块间的状态切换，以及“感知→思考→行动→观察”这一动态决策循环的顺畅运转，确保系统不偏离目标方向。

智能体核心架构图

一、深入理解“编排”：智能体的“任务指挥官”

模型作为“大脑”、工具作为“手脚”的定位相对直观，而“编排”作为连接两者的关键环节，往往是决定智能体效率的核心。它并非简单的流程罗列，而是借助当前快速发展的提示工程（Prompt Engineering）技术及配套框架，引导模型更有条理地进行推理与规划，让智能体在与复杂环境交互时，能更高效地分配资源、调整步骤，最终完成任务。

目前，业内主流的编排技术框架各有侧重，适用于不同场景需求，具体对比可参考下表：

技术框架 核心逻辑 适用场景 优势与注意事项
ReAct 以“推理（Reason）+行动（Act）”为核心，通过分步思考调用工具，结合工具反馈调整策略 需实时与环境交互的动态场景，如智能家居实时控制、机器人自主导航、实时信息查询（如天气、股价） 优势：适配动态环境，能主动修正工具调用错误；注意事项：需频繁与外部工具交互，对响应速度有一定要求
CoT（思维链） 引导模型通过拆解中间推理步骤，逐步推导得出结论，无需依赖外部工具 任务逻辑结构化、需深度分析的场景，如数学题求解、法律条文解读、复杂文案逻辑梳理 优势：逻辑严谨，无需外部数据依赖；注意事项：子技术（self-consistency、active-prompt等）需根据场景选择，否则可能增加推理成本
ToT（思维树） 扩展思维链框架，允许模型探索多条推理路径（形成“思维树”），再筛选最优方案 需全局优化或创意发散的任务，如产品创新设计、企业战略规划、多方案对比决策 优势：覆盖多可能性，适合复杂决策；注意事项：计算成本较高，需在精度与效率间平衡

编排技术场景适配图

二、ReAct框架实操：从零搭建简易智能体

在动态交互场景中，ReAct框架因其实时反馈、灵活调整的特性被广泛应用。它的核心逻辑是将“思考”与“行动”深度绑定：让大模型先将复杂问题拆解为多个小任务，每一步都通过调用外部工具获取关键信息，再根据工具返回的结果判断是否存在问题——若发现工具调用错误（如参数错误、信息缺失），则重新规划调用方案；若结果符合预期，则推进下一步，直至完成整体目标。

1. 核心前提：构建ReAct提示词（Prompt）

要让大模型具备ReAct能力，关键在于设计精准的引导性Prompt。我们可基于LangChain官方提供的ReAct Prompt模板，结合具体需求进行优化，核心是明确告知模型“可使用的工具”“思考-行动的循环步骤”及“最终输出要求”。示例Prompt框架如下（以JavaScript环境为例）：

{
  "instructions": [
    "你当前可调用的工具：天气查询工具（需传入参数：城市名称、查询日期）",
    "处理流程：在回答用户问题前，需执行1-N次「思考→行动→提取输入参数→观察工具结果」循环，具体步骤如下：",
    "1. 思考：分析用户问题是否需要调用工具，若需要，明确调用工具的名称及所需参数；",
    "2. 行动：调用指定工具，传入正确参数；",
    "3. 观察：获取工具返回结果，判断是否满足回答需求，若不满足则重复上述步骤，若满足则整理结果输出；",
    "4. 输出：仅当确认无需继续调用工具时，将最终答案以自然语言形式返回给用户。"
  ]
}

2. 步骤拆解：搭建天气查询智能体

下面我们以“查询指定城市当日天气”为例，完整搭建一个基于ReAct的简易Agent，具体步骤如下：

步骤1：定义核心变量与工具

首先将上述设计的ReAct Prompt赋值给变量REACT_PROMPT，同时定义所需的“天气查询工具”（模拟真实工具的调用逻辑，实际场景中可对接第三方天气API）：

// 定义ReAct引导Prompt
const REACT_PROMPT = {
  "instructions": [
    "你当前可调用的工具：天气查询工具（需传入参数：城市名称、查询日期）",
    "处理流程：在回答用户问题前，需执行1-N次「思考→行动→提取输入参数→观察工具结果」循环...（完整指令同上）"
  ]
};

// 定义天气查询工具（模拟实现，实际需对接真实API）
const tools = [
  {
    name: "weatherQueryTool",
    description: "用于查询指定城市指定日期的天气信息，参数需包含city（字符串）、date（格式：YYYY-MM-DD）",
    execute: async (params) => {
      const { city, date } = params;
      // 模拟API返回结果
      return `【${date} ${city}天气】晴，气温18-25℃，东北风2级，空气质量优`;
    }
  }
];
步骤2：初始化大模型客户端与交互逻辑

接下来初始化OpenAI客户端（需传入API密钥），并编写核心交互逻辑：让模型根据ReAct Prompt思考是否调用工具，再通过正则表达式提取工具调用的函数名与参数，最后执行工具并获取结果：

// 初始化OpenAI客户端（需替换为实际API密钥）
const { OpenAI } = require("openai");
const client = new OpenAI({
  apiKey: "your-api-key-here",
  model: "gpt-3.5-turbo"
});

// 核心交互函数：处理用户问题，实现ReAct循环
async function processUserQuery(userQuery) {
  let currentThought = "";
  let toolResult = null;
  let isCompleted = false;

  while (!isCompleted) {
    // 1. 让模型基于Prompt和当前状态思考
    const thoughtResponse = await client.chat.completions.create({
      messages: [
        { role: "system", content: JSON.stringify(REACT_PROMPT) },
        { role: "user", content: userQuery },
        { role: "assistant", content: `当前思考：${currentThought}；已获取工具结果：${toolResult || "无"}` }
      ]
    });

    currentThought = thoughtResponse.choices[0].message.content;
    console.log("模型思考过程：", currentThought);

    // 2. 正则提取工具调用信息（匹配格式：调用工具[工具名](参数1=值1,参数2=值2)）
    const toolCallMatch = currentThought.match(/调用工具\[(\w+)\]\((.*)\)/);
    if (toolCallMatch) {
      const toolName = toolCallMatch[1];
      const paramsStr = toolCallMatch[2];
      // 解析参数（如：city=北京,date=2024-05-20）
      const params = paramsStr.split(",").reduce((obj, item) => {
        const [key, value] = item.split("=");
        obj[key.trim()] = value.trim();
        return obj;
      }, {});

      // 3. 执行工具并获取结果
      const targetTool = tools.find(t => t.name === toolName);
      if (targetTool) {
        toolResult = await targetTool.execute(params);
        console.log("工具返回结果：", toolResult);
      } else {
        toolResult = "未找到指定工具，请检查工具名称";
      }
    } else {
      // 若未检测到工具调用，说明任务完成，整理结果输出
      isCompleted = true;
      return currentThought;
    }
  }
}

3. 实际运行效果

当用户输入问题“查询北京2024-05-20的天气”时，上述智能体将经历两轮核心循环：

  1. 第一轮循环：模型思考后判断“需调用天气查询工具，参数为city=北京、date=2024-05-20”，执行工具后获取天气结果；
  2. 第二轮循环：模型观察到工具返回结果已包含完整天气信息，无需继续调用工具，因此整理结果并以自然语言输出：“北京2024-05-20的天气为晴，气温18-25℃，东北风2级，空气质量优”。

ReAct智能体运行效果

三、总结与延伸

通过上述实践，我们成功搭建了一个基于ReAct框架的简易天气查询智能体，其核心是借助Prompt引导模型实现“思考-行动-反馈”的闭环。不过需要注意的是，当前案例中工具调用的参数提取仍依赖正则表达式，且部分步骤需人工确认（如API密钥配置），属于“轻量化”实现。

在实际应用中，市面上已涌现出大量可视化Agent开发平台（如LangSmith、AutoGPT等），这些平台提供了拖拽式组件、预置工具库与监控面板，能大幅降低开发门槛——无需深入编写底层代码，即可通过配置模块、设定规则，快速搭建适配电商客服、企业数据分析、智能家居控制等场景的智能体。后续我们将针对这些主流平台的特性与实操方法，展开更详细的介绍，帮助大家更高效地落地智能体应用。

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