react - ReActAgent 调用与选项调整

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2026年1月28日下午5:20:48

ReActAgent 的调用采用流式 API 设计，通过 options(Consumer<ReActOptionsAmend>) 可以对单次对话进行深度的行为控制。

1、调用时选项调整示例

agent.prompt("帮我分析一下这个项目的代码质量")
     .session(mySession) 
     .options(o -> o.maxSteps(10)          // 增加推理步数
                    .planningMode(true)    // 开启规划模式
                    .temperature(0.7)      // 调整模型温度
                    .skillAdd(new CodingSkill())) // 临时挂载技能
     .call();

2、可用选项说明 (ReActOptionsAmend)

选项分为 ReActAgent 运行控制、模型参数控制、能力挂载（工具/技能）以及扩展配置四大类。

A. 运行控制

这些选项直接影响 ReActAgent 循环的深度、容错和逻辑流转。

部分方法	说明	默认值 / 备注
`maxSteps(int)`	设置单次任务最大推理步数	默认 10。防止 Agent 进入死循环。
`retryConfig(int, long)`	设置重试次数及延迟（毫秒）	默认 3次 / 1000ms。
`sessionWindowSize(int)`	设置会话回溯窗口大小	默认 8。控制短期记忆的深度。
`outputSchema(String)`	约束输出格式 (JSON Schema)	强迫 Agent 输出符合特定结构的字符串。
`planningMode(boolean)`	是否开启规划模式	开启后 Agent 会在 Action 前先生成 Plan。
`planningInstruction(text/fn)`	自定义规划阶段的指令	支持静态字符串或 Lambda 动态生成。
`feedbackMode(boolean)`	是否开启反馈模式	允许 Agent 主动调用 feedback 工具寻求人工介入。
`feedbackDescription(fn)`	自定义反馈工具的描述	引导 Agent 什么时候该寻求反馈。

B. 模型基础参数 (ModelOptions)

底层大模型的通用配置。

部分方法	说明	默认值 / 备注
`temperature(double)`	控制随机性（0.0-2.0）	`o.temperature(0.5)`
`max_tokens(long)`	限制生成的总 Token 数	`o.max_tokens(2000)`
`top_p(double)`	核采样控制	`o.top_p(0.9)`
`response_format(map)`	强制响应格式	如 json_object
`user(String)`	传递终端用户标识	用于服务商侧的安全审计

C. 能力挂载 (Tools & Skills)

用于动态为当前调用增加或减少“手脚”。

部分方法	说明	默认值 / 备注
`toolAdd(Object)`	添加本地 Java 对象工具	自动扫描 `@ToolMapping` 注解方法。
`toolAdd(FunctionTool)`	添加函数工具描述实例	手动构建的工具描述。
`skillAdd(Skill)`	挂载 AI 技能单元	聚合了指令、工具和准入检查。

D. 扩展与拦截

部分方法	说明	默认值 / 备注
`toolContextPut(key, val)`	注入工具执行上下文	会成为 FunctionTool 参数的一部分。
`interceptorAdd(interceptor)`	添加 ReActInterceptor 拦截器	可在推理步骤前后插入自定义审计或修改逻辑。
`optionSet(key, val)`	设置自定义扩展选项	用于透传给特定模型参数选项。

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