Function Calling + ReAct

核心机制：Function Calling + ReAct

• Function Calling（函数调用）

  • 赋予 LLM 调用外部工具（如 API、数据库、计算服务）的能力。
  • 应用场景：查股票、天气、控制设备、执行数学计算等。
  • 主流模型（如 GPT-4-turbo、Claude 3）已原生支持。

• ReAct（Reason + Act）

  • 一种“推理-行动-观察-反思”的循环框架，使 LLM 像人类一样分步解决问题。
  • 执行流程：
    1. Reason（推理）：理解问题，规划解决路径
    2. Act（行动）：调用工具（如 Function）
    3. Observe（观察）：接收外部反馈
    4. Reflect（反思）：判断是否需再次调用或直接作答

✅ ReAct 比单纯 Function Calling 更智能——它赋予模型“策略调整”和“错误恢复”能力。

AI Agent：智能体的四大要素

一个真正的 AI Agent =

• LLM（推理引擎）
• Memory（记忆上下文）
• Planning（任务规划）
• Tool Use（工具调用能力）

通过 ReAct + Function Calling，Agent 可：

• 主动调用工具获取信息
• 记录用户历史行为，预测意图
• 在任务失败时重试或引导用户修正输入

Prompt 设计：引导 LLM 进入 ReAct 模式

• 标准 ReAct Prompt 模板：

  Question: ...
  Thought: ...
  Action: ...
  Observation: ...
  Final Answer: ...
  

• 优化方向：

  • 增加容错逻辑（如 API 失败时重试或提示用户）
  • 支持多轮工具调用
  • 鼓励模型验证结果合理性

实战案例：用 GPT-4 + Alpha Vantage API 查数据

1. 定义 Function：get_stock_price(symbol)
2. LLM 自动选择并调用函数
3. 后端执行 API 请求，返回价格
4. 结合 ReAct 流程组装最终答案
5. 异常处理：若股票代码错误，返回友好提示而非崩溃

总结与价值

🌟 最终目标：让大模型从“问答机器”进化为“能思考、会行动、可协作”的智能代理，服务于金融、医疗、科研、客服等高价值场景。