ReAct AI 代理节点

ReAct 代理节点实现ReAct逻辑。ReAct（推理与行动）将思路链提示和行动计划生成的推理能力结合在一起。

ReAct 代理会推理给定的任务，确定必要的操作，然后执行这些操作。它会遵循推理和行动的循环，直到完成任务。ReAct 代理可以将复杂的任务分解成更小的子任务，确定优先级，然后逐一执行。

有关AI 代理节点本身的更多信息，请参阅AI 代理。

节点参数

使用以下参数配置 ReAct Agent。

迅速的

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：如果选择此选项，则该节点需要从名为 的前一个节点获取输入。
• 在下面定义：如果选择此选项，请提供静态文本或动态内容的表达式作为提示（用户消息）字段中的提示。

需要特定的输出格式

此参数控制是否希望节点要求特定的输出格式。启用后，n8n 会提示您将以下输出解析器之一连接到节点：

• 自动修复输出解析器
• 项目列表输出解析器
• 结构化输出解析器

节点选项

使用以下选项创建一条消息，在对话开始时发送给客服人员。消息类型取决于您使用的模型：

• 聊天模型：这类模型包含三个组件（AI、系统和人类）交互的概念。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。

人性化消息模板

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

可用的 LangChain 表达式：

• ：包含用户提示。
• ：下次迭代时要记住的信息。

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

当客服人员使用聊天模型时，在对话开始时，在工具列表后添加文本。您无需添加工具列表。LangChain 会自动添加工具列表。

常规型号的后缀消息

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。您无需添加工具列表。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代理采取的中间步骤（打开）或不包含（关闭）。

这可能有助于根据代理所采取的步骤进一步改进其行为。

相关资源

有关更多信息，请参阅 LangChain 的ReAct Agents文档。

模板和示例

请参阅主 AI 代理节点的模板和示例部分。

常见问题

有关常见问题或问题以及建议的解决方案，请参阅常见问题。

人工智能词汇表

• 完成：完成是由 GPT 等模型生成的响应。
• 幻觉：人工智能中的幻觉是指 LLM（大型语言模型）错误地感知到不存在的模式或物体。
• 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，可以创建一个供您的 AI 在回答问题时访问的数据库。
• 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。与嵌入和检索器结合使用，可以创建一个供 AI 在回答问题时访问的数据库。