LangChain ReAct Agent · 智能客服
基于 LangChain + ReAct 范式 + RAG 检索增强的智能客服系统，以扫地机器人为示例场景
项目简介
基于 LangChain 框架实现的 ReAct（Reasoning + Acting）Agent，集成 RAG 检索增强、多工具调用和动态提示词切换。系统能根据用户意图自动判断任务类型（知识问答 / 报告生成），调用合适的工具和知识库完成推理，并通过 Streamlit 流式界面实时展示 Agent 的思考与执行过程。
效果展示
图1. 普通问答 — RAG 检索知识库回复
图2. Agent 工具调用 — 实时展示推理与工具执行链路
图3. 工具调用详情 — 多步推理与中间结果可视化
技术架构
用户输入 (Streamlit)
│
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┌─────────────────────────────────────────┐
│ ReAct Agent │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ Thought │───→│ Action │ │
│ │ (推理) │ │ (工具调用 / RAG) │ │
│ └──────────┘ └────────┬─────────┘ │
│ ↑ │ │
│ └─── Observation ◄──┘ │
│ │
│ Middleware: 工具监控 · 动态提示词切换 │
└─────────────────────────────────────────┘
│ │ │
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┌──────────┐ ┌────────────┐ ┌──────────┐
│ RAG │ │ Tools │ │ Prompt │
│ Chroma │ │ 天气/用户 │ │ 动态切换 │
│ 向量检索 │ │ 数据/报告 │ │ 模板管理 │
└──────────┘ └────────────┘ └──────────┘
核心特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| ReAct 范式 | Thought → Action → Observation 循环，Agent 自主推理并决定调用哪个工具 |
| RAG 检索增强 | Chroma 向量库 + DashScope Embedding，MD5 文件去重，支持 txt/pdf 混合加载 |
| 多工具调用 | 天气查询 / 用户定位 / 外部数据检索 / 报告上下文填充，Agent 按需自动选择 |
| 动态提示词切换 | Middleware 根据运行时上下文自动切换「普通问答」与「报告生成」两套 System Prompt |
| 流式对话界面 | Streamlit 构建，支持流式逐字输出、历史消息留存、Agent 推理过程可见 |
| 模块化结构 | Agent / RAG / Model / Tools / Middleware 独立模块，配置 YAML 驱动 |
技术栈
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| LLM | 通义千问（DashScope / ChatTongyi） |
| Agent 框架 | LangChain + LangGraph |
| 向量数据库 | Chroma |
| 文档处理 | PyPDF + RecursiveCharacterTextSplitter |
| 前端 | Streamlit |
| 配置 | YAML 驱动（Agent / RAG / Chroma / Prompts） |
快速开始
环境要求
- Python ≥ 3.10
- DashScope API Key（阿里云百炼 申请）
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/lhh737/LangChain-ReAct-Agent.git
cd LangChain-ReAct-Agent
2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
3. 配置 API Key
参考 .env.example，设置阿里云百炼 API Key：
# Linux / macOS
export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key"
# Windows (CMD)
set DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key
申请地址：阿里云百炼控制台
4. 初始化知识库（首次运行）
python -c "from rag.vector_store import VectorStoreService; VectorStoreService().load_document()"
5. 启动应用
streamlit run app.py
浏览器自动打开 http://localhost:8501
验证运行
启动后在聊天框输入以下测试问题：
- 扫地机器人有哪些主要功能？（RAG 知识库问答）
- 如果机器人无法正常回充，该如何处理？（故障排查）
- 请根据用户数据生成一份个性化使用报告（报告生成 + 工具调用）
项目结构
LangChain-ReAct-Agent/
│
├── agent/ # Agent 核心
│ ├── react_agent.py # ReAct Agent 主逻辑（流式执行）
│ └── tools/
│ ├── agent_tools.py # 工具函数（RAG检索/天气/用户数据/报告）
│ └── middleware.py # 中间件（工具监控/动态提示词切换）
│
├── rag/ # RAG 检索增强
│ ├── vector_store.py # Chroma 向量库 · 文档加载 · MD5 去重
│ └── rag_service.py # RAG 检索 → LLM 总结服务
│
├── model/
│ └── factory.py # 模型工厂（ChatTongyi + DashScopeEmbedding）
│
├── config/ # YAML 配置文件
│ ├── agent.yml # Agent 行为与工具配置
│ ├── chroma.yml # 向量库与检索参数
│ ├── prompts.yml # 提示词模板
│ └── rag.yml # RAG 模型与参数
│
├── prompts/ # 提示词模板
│ ├── main_prompt.txt # 普通问答 System Prompt
│ ├── rag_summarize.txt # RAG 总结 Prompt
│ └── report_prompt.txt # 报告生成 System Prompt
│
├── utils/ # 工具函数
│ ├── config_handler.py # YAML 配置加载
│ ├── file_handler.py # 文件解析（PDF/TXT）
│ ├── logger_handler.py # 日志管理
│ ├── path_tool.py # 路径工具
│ └── prompt_loader.py # 提示词加载
│
├── data/ # 知识库文档（扫地机器人相关）
├── assets/ # 效果展示截图
├── app.py # Streamlit 应用入口
├── requirements.txt
└── README.md
配置说明
项目通过 config/ 目录下的 YAML 文件统一管理配置：
| 文件 | 说明 |
|---|---|
rag.yml | 对话模型名称、Embedding 模型名称 |
chroma.yml | Chroma 持久化路径、分块大小、检索 Top-K、支持的文件类型 |
prompts.yml | 各场景提示词模板文件路径 |
agent.yml | Agent 超时时间、外部数据路径等 |
首次运行只需确保 DashScope API Key 已设置 且 data/ 目录下有知识库文档即可。
License
MIT © lhh737