ReAct智能体

AgentScope 提供了开箱即用的 ReAct 智能体 ReActAgent 供开发者使用。

ReActAgent 是框架提供的主要实现，使用 ReAct 算法（推理 + 行动循环）

它同时支持以下功能：

• 基础功能
  • 支持围绕 reasoning 和 acting 的钩子函数（hooks）
  • 支持结构化输出
• 实时介入（Realtime Steering）
  • 支持用户中断
  • 支持自定义中断处理
• 工具
  • 支持同步/异步工具函数
  • 支持流式工具响应
  • 支持并行工具调用
  • 支持 MCP 服务器
• 记忆
  • 支持智能体自主管理长期记忆
  • 支持"静态"的长期记忆管理

一个简单的demo：

public class HelloReActAgent {

    public static void main(String[] args) {
        // 准备工具
        Toolkit toolkit = new Toolkit();
        toolkit.registerTool(new SimpleTools());

        // 创建智能体
        ReActAgent jarvis = ReActAgent.builder()
                .name("Jarvis")
                .sysPrompt("你是一个名为 Jarvis 的助手")
                .model(DashScopeChatModel.builder()
                    .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                    .modelName("qwen3-max")
                    .build())
                .toolkit(toolkit)
                .build();

        // 发送消息
        Msg msg = Msg.builder()
                .textContent("你好！Jarvis，现在几点了？")
                .build();

        Msg response = jarvis.call(msg).block();
        System.out.println(response.getTextContent());
    }
}

// 工具类
class SimpleTools {
    @Tool(name = "get_time", description = "获取当前时间")
    public String getTime(
            @ToolParam(name = "zone", description = "时区，例如：北京") String zone) {
        return java.time.LocalDateTime.now()
                .format(java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
    }
}

支持的模型

提供商	类	流式	工具	视觉	推理
DashScope	DashScopeChatModel	✅	✅	✅	✅
OpenAI	OpenAIChatModel	✅	✅	✅
Anthropic	AnthropicChatModel	✅	✅	✅	✅
Gemini	GeminiChatModel	✅	✅	✅	✅
Ollama	OllamaChatModel	✅	✅	✅	✅

• OpenAIChatModel 兼容 OpenAI API 规范，可用于 vLLM、DeepSeek 等提供商
• GeminiChatModel 同时支持 Gemini API 和 Vertex AI

通过 GenerateOptions 配置模型生成参数：

参数	类型	说明
temperature	Double	控制随机性，0.0-2.0
topP	Double	核采样阈值，0.0-1.0
topK	Integer	限制候选 token 数量
maxTokens	Integer	最大生成 token 数
thinkingBudget	Integer	思考 token 预算
seed	Long	随机种子
toolChoice	ToolChoice	工具选择策略