Mini Agent Framework

一个轻量级的智能体框架，展示如何构建简单的 AI Agent 系统，类似 Mini LangChain。包含 ReAct (Reasoning + Acting) 模式的智能体实现。

• 🤖 ReAct Agent - 实现推理和行动循环的智能体
• 🔧 工具系统 - 可扩展的工具调用机制
• 📝 简洁架构 - 易于理解和扩展的代码结构
• 🚀 零依赖 - 仅使用 Node.js 内置模块
• 📚 教学友好 - 适合学习智能体开发的入门项目

ReAct (Reasoning + Acting) 是一种智能体模式，它结合了：

• 推理 (Reasoning) - 分析问题和制定计划
• 行动 (Acting) - 使用工具执行具体操作

智能体按照以下循环工作：

1. Thought - 分析当前情况
2. Action - 选择并执行工具
3. Observation - 观察工具执行结果
4. 重复直到得到最终答案

• Node.js 18.0.0 或更高版本
• OpenAI API 密钥

git clone https://github.com/yourusername/mini-agent-framework.git
cd mini-agent-framework

创建 .env 文件并添加你的 OpenAI API 密钥：

cp .env.example .env

然后编辑 .env 文件：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

npm start

或者使用开发模式（自动重启）：

npm run dev

├── index.js          # 主程序 - ReAct Agent 实现
├── test.js           # 测试文件
└── .env              # 环境变量配置

// 1. 智能体接收问题
runAgent("你的钱藏在哪里");

// 2. 进入 ReAct 循环
for (let step = 0; step < maxSteps; step++) {
  // 发送历史记录给 LLM
  const llmText = await callLLM(history);
  
  // 解析 LLM 响应
  const { thought, action, final } = parseResponse(llmText);
  
  // 如果有最终答案，结束
  if (final) return final;
  
  // 否则执行工具
  const observation = await tools[action.tool](action.input);
  
  // 将结果添加到历史记录
  history += `Observation: ${observation}\n`;
}

const tools = {
  search: async (query) => {
    // 搜索工具实现
    return `搜索结果: ${query}`;
  },
  
  // 可以添加更多工具...
};

添加新工具非常简单：

// 1. 在 tools 对象中添加新工具
const tools = {
  search: async (query) => { /* ... */ },
  
  // 新工具
  calculator: async (expression) => {
    try {
      return `计算结果: ${eval(expression)}`;
    } catch (error) {
      return `计算错误: ${error.message}`;
    }
  }
};

// 2. 在系统提示中描述工具
const SYSTEM_PROMPT = `
Available tools:
- search(query: string)
- calculator(expression: string)
`;

这个项目展示了以下 AI Agent 核心概念：

• 推理与行动的结合
• 循环式问题解决
• 工具调用机制

• 结构化提示设计
• 输出格式控制
• 上下文管理

• 工具抽象和注册
• 异步工具执行
• 错误处理

• 对话历史维护
• 步骤限制控制
• 循环检测

Question: 你的钱藏在哪里

============= STEP 0 ====================
Thought: 我需要搜索关于钱藏在哪里的信息
Action: search("钱藏在哪里")

Observation: mock result for : 钱藏在哪里

============= STEP 1 ====================
Thought: 基于搜索结果，我可以给出答案
Final: 根据搜索结果，关于钱的存放位置...

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这个项目使用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

• 请不要将你的 API 密钥提交到版本控制系统
• 示例中的 eval() 仅用于演示，生产环境需要更安全的实现
• 使用 OpenAI API 会产生费用，请注意使用量

如果你有任何问题，请通过以下方式联系：

• 提交 Issue
• 发送邮件到：youlan@gmail.com

• 感谢 OpenAI 提供强大的 API 服务
• 灵感来源于 LangChain 和 ReAct 论文