ReAct Agent模式五步实施法
core component
- decision engine：基于Chain/Graph的循环控制
- 工具集：注册实现的Tool接口实例
- 记忆模块：通过Message数组维护对话历史
carry out in practice
- 初始化ChatModel（建议温度参数设置为0.3-0.7）
- 实现Tool接口的Execute和Description方法
- 调用eino.NewAgentBuilder()构建ReAct实例
- 配置maxIterations防止无限循环（默认8次）
- 通过Invoke触发决策流程
Debugging Tips
- 添加OnToolStart回调记录工具使用日志
- 使用Devops模块观测思维链（CoT）
- 对复杂工具提供few-shot示例模板
该方案在抖音电商场景中将工具调用准确率从72%提升至89%
This answer comes from the articleEino: ByteDance's open source Golang big model application development frameworkThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在工具调用场景中如何克服大模型自主决策的逻辑实现难题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil