ReActAgent 供开发者使用。
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
- 支持围绕
- 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
创建 ReActAgent
ReActAgent 类在其构造函数中暴露了以下参数：
| 参数 | 进一步阅读 | 描述 |
|---|---|---|
name (必需) | 智能体的名称 | |
sysPrompt | 智能体的系统提示（建议设置） | |
model (必需) | 模型集成 | 智能体用于生成响应的模型 |
toolkit | 工具系统 | 用于注册/调用工具函数的工具模块 |
memory | 记忆管理 | 用于存储对话历史的短期记忆 |
description | 智能体的描述信息 | |
generateOptions | LLM 生成参数（temperature、topP、maxTokens 等） | |
toolExecutionContext | 工具系统 | 工具执行上下文，用于向工具注入依赖 |
planNotebook | 计划 | 计划管理器 |
longTermMemory | 记忆管理 | 长期记忆 |
longTermMemoryMode | 记忆管理 | 长期记忆的管理模式：AGENT_CONTROL（智能体自主控制）、STATIC_CONTROL（静态管理）、BOTH（两者皆有） |
maxIters | 智能体生成响应的最大迭代次数（默认：10） | |
hooks | Hook 系统 | 用于自定义智能体行为的事件钩子 |
modelExecutionConfig | 模型调用的超时/重试配置 | |
toolExecutionConfig | 工具调用的超时/重试配置 |
import io.agentscope.core.ReActAgent;
import io.agentscope.core.message.Msg;
import io.agentscope.extensions.model.dashscope.DashScopeChatModel;
import io.agentscope.core.tool.Toolkit;
import io.agentscope.core.tool.Tool;
import io.agentscope.core.tool.ToolParam;
public class QuickStart {
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"));
}
}
更多配置
执行控制
ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
.name("Assistant")
.sysPrompt("You are a helpful assistant.")
.model(model)
.maxIters(10) // 最大迭代次数（默认 10）
.checkRunning(true) // 阻止并发调用（默认 true）
.build();
超时与重试
ExecutionConfig modelConfig = ExecutionConfig.builder()
.timeout(Duration.ofMinutes(2))
.maxAttempts(3)
.build();
ExecutionConfig toolConfig = ExecutionConfig.builder()
.timeout(Duration.ofSeconds(30))
.maxAttempts(1) // 工具通常不重试
.build();
ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
.name("Assistant")
.model(model)
.modelExecutionConfig(modelConfig)
.toolExecutionConfig(toolConfig)
.build();
工具执行上下文
向工具传递业务上下文（如用户信息），无需暴露给 LLM：ToolExecutionContext context = ToolExecutionContext.builder()
.register(new UserContext("user-123"))
.build();
ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
.name("Assistant")
.model(model)
.toolkit(toolkit)
.toolExecutionContext(context)
.build();
// 工具中自动注入
@Tool(name = "query", description = "查询数据")
public String query(
@ToolParam(name = "sql") String sql,
UserContext ctx // 自动注入，无需 @ToolParam
) {
return "用户 " + ctx.getUserId() + " 的查询结果";
}
计划管理
启用 PlanNotebook 支持复杂多步骤任务：// 快速启用
ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
.name("Assistant")
.model(model)
.enablePlan()
.build();
// 自定义配置
PlanNotebook planNotebook = PlanNotebook.builder()
.maxSubtasks(15)
.build();
ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
.name("Assistant")
.model(model)
.planNotebook(planNotebook)
.build();
UserAgent
接收外部输入的智能体（如命令行、Web UI）：UserAgent user = UserAgent.builder()
.name("用户")
.build();
Msg userInput = user.call(null).block();