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ReAct AI Agent Node#

Der ReAct Agent Node implementiert die ReAct Logik. ReAct (Reasoning and Acting, also Schlussfolgern und Handeln) vereint die Schlussfolgerungsfähigkeiten von Chain-of-Thought-Prompting und der Erstellung von Aktionsplänen.

Der ReAct Agent denkt über eine bestimmte Aufgabe nach, bestimmt die notwendigen Aktionen und führt diese dann aus. Er folgt dem Kreislauf von Schlussfolgern und Handeln, bis er die Aufgabe abgeschlossen hat. Der ReAct Agent kann komplexe Aufgaben in kleinere Teilaufgaben zerlegen, diese priorisieren und nacheinander ausführen.

Weitere Informationen zum AI Agent Node selbst finden Sie unter AI Agent.

Kein Speicher

Der ReAct Agent unterstützt keine Memory Sub-Nodes. Das bedeutet, dass er sich nicht an frühere Prompts erinnern oder ein fortlaufendes Gespräch simulieren kann.

Node Parameter#

Konfigurieren Sie den ReAct Agent mit den folgenden Parametern.

Prompt#

Select how you want the node to construct the prompt (also known as the user's query or input from the chat).

Choose from:

  • Take from previous node automatically: If you select this option, the node expects an input from a previous node called chatInput.
  • Define below: If you select this option, enter the Text you want to use as the prompt. You can use expressions here for dynamic content.

Require Specific Output Format#

This parameter controls whether you want the node to require a specific output format. When turned on, Localmind Automate prompts you to connect one of these output parsers to the node:

Node Optionen#

Verwenden Sie die Optionen, um eine Nachricht zu erstellen, die zu Beginn der Konversation an den Agenten gesendet werden soll. Der Nachrichtentyp hängt von dem von Ihnen verwendeten Modell ab:

  • Chatmodelle: Diese Modelle haben das Konzept von drei interagierenden Komponenten (KI, System und Mensch). Sie können Systemnachrichten und menschliche Nachrichten (Prompts) empfangen.
  • Instruct Modelle: Diese Modelle haben nicht das Konzept separater KI-, System- und Mensch-Komponenten. Sie erhalten einen Textkörper, die Instruct Nachricht.

Human Message Template#

Verwenden Sie diese Option, um den User Prompt zu erweitern. Dies ist eine Möglichkeit für den Agenten, Informationen von einer Iteration zur nächsten weiterzugeben.

Verfügbare LangChain Ausdrücke:

  • {input}: Enthält den User Prompt.
  • {agent_scratchpad}: Informationen, die für die nächste Iteration gespeichert werden sollen.

Prefix Message#

Geben Sie Text ein, der der Werkzeugliste am Anfang der Konversation vorangestellt werden soll. Sie müssen die Liste der Werkzeuge nicht hinzufügen. LangChain fügt die Werkzeugliste automatisch hinzu.

Suffix Message for Chat Model#

Fügen Sie Text hinzu, der nach der Werkzeugliste am Anfang der Konversation angehängt werden soll, wenn der Agent ein Chatmodell verwendet. Sie müssen die Liste der Werkzeuge nicht hinzufügen. LangChain fügt die Werkzeugliste automatisch hinzu.

Suffix Message for Regular Model#

Fügen Sie Text hinzu, der nach der Werkzeugliste am Anfang der Konversation angehängt werden soll, wenn der Agent ein reguläres/Instruct Modell verwendet. Sie müssen die Liste der Werkzeuge nicht hinzufügen. LangChain fügt die Werkzeugliste automatisch hinzu.

Return Intermediate Steps#

Select whether to include intermediate steps the agent took in the final output (turned on) or not (turned off).

This could be useful for further refining the agent's behavior based on the steps it took.

Zugehörige Ressourcen#

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu ReAct Agents von LangChain.