ReAct AI Agent 节点#

ReAct Agent 节点实现了 ReAct 逻辑。ReAct（推理和行动）将思维链提示的推理能力与行动计划生成相结合。

ReAct Agent 对给定任务进行推理，确定必要的行动，然后执行它们。它遵循推理和行动的循环，直到完成任务。ReAct 代理可以将复杂任务分解为较小的子任务，对它们进行优先级排序，并逐一执行。

请参考 AI Agent 获取有关 AI Agent 节点本身的更多信息。

无记忆

ReAct 代理不支持记忆子节点。这意味着它无法回忆之前的提示或模拟正在进行的对话。

节点参数#

使用以下参数配置 ReAct Agent。

Prompt 提示#

选择您希望节点如何构建提示（也称为用户的查询或来自聊天的输入）。

选择：

自动从前一个节点获取：如果您选择此选项，节点期望从名为 chatInput 的前一个节点获取输入。
在下方定义：如果您选择此选项，在提示（用户消息）字段中提供静态文本或动态内容的表达式作为提示。

Require Specific Output Format 要求特定输出格式#

此参数控制您是否希望节点需要特定的输出格式。开启时，n8n 会提示您将以下输出解析器之一连接到节点：

节点选项#

使用选项创建在对话开始时发送给代理的消息。消息类型取决于您使用的模型：

聊天模型：这些模型具有三个组件交互的概念（AI、系统和人类）。它们可以接收系统消息和人类消息（提示）。
指导模型：这些模型没有单独的 AI、系统和人类组件的概念。它们接收一个文本主体，即指导消息。

Human Message Template 人类消息模板#

使用此选项扩展用户提示。这是代理将信息从一次迭代传递到下一次迭代的方式。

可用的 LangChain 表达式：

{input}：包含用户提示。
{agent_scratchpad}：要为下一次迭代记住的信息。

Prefix Message 前缀消息#

输入在对话开始时在工具列表前添加前缀的文本。您不需要添加工具列表。LangChain 会自动添加工具列表。

Suffix Message for Chat Model 聊天模型的后缀消息#

当代理使用聊天模型时，在对话开始时在工具列表后添加文本。您不需要添加工具列表。LangChain 会自动添加工具列表。

Suffix Message for Regular Model 常规模型的后缀消息#

当代理使用常规/指导模型时，在对话开始时在工具列表后添加文本。您不需要添加工具列表。LangChain 会自动添加工具列表。

Return Intermediate Steps 返回中间步骤#

选择是否在最终输出中包含代理采取的中间步骤（开启）或不包含（关闭）。

这对于根据代理采取的步骤进一步改进代理的行为可能很有用。

模板和示例#

请参考主 AI Agent 节点的模板和示例部分。

常见问题#

有关常见问题或问题和建议的解决方案，请参考常见问题。

AI 术语表#

completion（完成/补全）: 完成是由 GPT 等模型生成的响应。
hallucinations（幻觉）: AI 中的幻觉是指大语言模型（LLM）错误地感知到不存在的模式或对象。
vector database（向量数据库）: 向量数据库存储信息的数学表示。与嵌入和检索器一起使用，创建 AI 在回答问题时可以访问的数据库。
vector store（向量存储）: 向量存储或向量数据库，存储信息的数学表示。与嵌入和检索器一起使用，创建 AI 在回答问题时可以访问的数据库。