200行极简demo - 学习如何手搓一个ReAct Agent

主要观点总结

本文介绍了如何构建一个极简的ReAct Agent，采用Java语言实现，通过200行代码的示例，解释了ReAct模式中的“思考 - 行动 - 观察”循环机制，并展示了实际场景下的Agent工作流程。文章还提供了代码运行方式、核心思路及执行过程，便于读者实践。

关键观点总结

关键观点1: ReAct模式简介

ReAct核心为“思考(Thought) - 行动(Action) - 观察(Observation)”循环，即大模型调用、工具调用和工具调用结果的观察。

关键观点2: 代码实现流程

通过Java语言实现，包含工具定义、记忆类、大模型调用、补货计划单模型、审批结果模型等，并通过具体的执行过程演示了ReAct循环。

关键观点3: 执行过程与效果

通过用户输入与Agent回复的示例，展示了ReAct循环在补货计划单审批场景中的应用，并说明了其效率和准确性。

关键观点4: 总结与拓展

文章总结了ReAct模式的核心原理，并强调了其在供应链智能助理中的应用，同时鼓励读者进一步探索和学习更复杂的实用场景。