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ReAct AI 智能体节点#

ReAct智能体节点实现了ReAct逻辑。ReAct（推理与行动）结合了思维链提示的推理能力和行动计划生成功能。

ReAct智能体会对给定任务进行推理，确定必要操作并执行。它遵循推理与行动的循环，直至任务完成。该智能体能够将复杂任务分解为较小的子任务，确定优先级并按顺序执行。

有关AI智能体节点本身的更多信息，请参阅AI Agent。

无记忆

ReAct智能体不支持记忆子节点。这意味着它无法回忆之前的提示或模拟持续的对话。

节点参数#

使用以下参数配置ReAct智能体。

提示#

选择您希望节点如何构建提示（也称为用户的查询或聊天输入）。

请选择：

  • 自动从上一个节点获取: 如果选择此选项，该节点会期望从名为chatInput的上一个节点获取输入。
  • 下方定义：如果选择此选项，请在提示（用户消息）字段中提供静态文本或动态内容表达式作为提示语。

要求特定输出格式#

该参数控制是否要求节点使用特定的输出格式。开启后，n8n会提示您将其中一个输出解析器连接到节点：

节点选项#

使用选项创建一条消息，在对话开始时发送给智能体。消息类型取决于您所使用的模型：

  • 聊天模型: 这些模型包含三个交互组件(AI、系统和人类)的概念。它们可以接收系统消息和人类消息(提示)。
  • 指令模型: 这类模型没有区分AI、系统和人类组件的概念。它们接收一个文本主体，即指令消息。

人工消息模板#

使用此选项可扩展用户提示。这是智能体将信息从一次迭代传递到下一次迭代的一种方式。

可用的LangChain表达式：

  • {input}: 包含用户提示。
  • {agent_scratchpad}: 用于记录下一次迭代需要记住的信息。

前缀消息#

在对话开始时输入文本作为工具列表的前缀。您无需手动添加工具列表，LangChain会自动添加工具列表。

聊天模型的后缀消息#

在对话开始时，当智能体使用聊天模型时，在工具列表后添加要追加的文本。您无需手动添加工具列表，LangChain会自动添加工具列表。

常规模型的后缀消息#

当智能体使用常规/指导模型时，在对话开始时工具列表后添加要追加的文本。您无需手动添加工具列表，LangChain会自动添加工具列表。

返回中间步骤#

选择是否在最终输出中包含智能体采取的中间步骤（开启）或不包含（关闭）。

这对于根据智能体采取的步骤进一步优化其行为可能很有帮助。

更多信息请参考LangChain的ReAct智能体文档。

模板和示例#

请参考主AI智能体节点的Templates and examples部分。

常见问题#

关于常见问题或疑问及建议解决方案，请参阅常见问题。

AI术语表#

  • completion: 补全（completion）是指由GPT等模型生成的响应内容。
  • 幻觉: AI中的幻觉是指大型语言模型(LLM)错误地感知到不存在的模式或对象。
  • 向量数据库: 向量数据库存储信息的数学表示。与嵌入和检索器配合使用，可创建AI在回答问题时能够访问的数据库。
  • 向量存储: 向量存储（或称向量数据库）用于存储信息的数学表示。结合嵌入模型和检索器使用，可创建供AI在回答问题时访问的数据库。
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