主要观点总结
本文介绍了如何使用LlamaIndex的Workflows特性来构建一个ReAct模式的AI智能体。文章回顾了ReAct智能体的基本概念和LlamaIndex框架中的相关组件，详细阐述了基于Workflows构建ReActAgent的步骤，包括定义事件、初始化ReActAgent、处理用户输入消息、LLM输入准备、LLM调用、工具调用以及测试实现的ReActAgent等。文章最后总结了Workflows的重要性和对于开发者的影响。
关键观点总结
关键观点1: ReAct智能体的基本思想及在LlamaIndex框架中的应用
ReAct智能体采用迭代式的推理（Reasoning）到行动（Acting）的工作流程，旨在应对更复杂的人工任务和问题。在LlamaIndex框架中，ReActAgent组件提供了构建这类智能体的方式。
关键观点2: 基于Workflows构建ReActAgent的步骤
包括定义事件、初始化ReActAgent、处理用户输入消息、LLM输入准备、LLM调用、工具调用等步骤，这些步骤共同构成了智能体的工作流程。
关键观点3: LlamaIndex的Workflows特性介绍
Workflows是LlamaIndex推出的新特性，用于构建复杂的AI智能体应用。它提供了一种事件驱动的方法，使得智能体的构建更加灵活和模块化。
关键观点4: 测试实现的ReActAgent
文章展示了如何创建和使用ReActAgent，包括定义模拟工具、创建Agent对象，并进行了测试，以展示其工作原理和可用性。
关键观点5: 总结与结束语
文章最后总结了Workflows的重要性和对开发者的影响，强调了这是一个强大的工具，随着迭代会越来越强大。
文章预览
点击上方 蓝字关注我们 之前我们介绍了来自LLM开发框架LlamaIndex的新特性：Workflows，一种事件驱动、用于构建复杂AI工作流应用的新方法（参考： 深入解析LlamaIndex Workflows：构建复杂RAG与智能体工作流的新利器【上篇】 ）。在本篇中，我们将继续学习如何基于Workflows来构建一个ReAct模式的AI智能体。尽管在LlamaIndex框架中已经提供了开箱即用的ReActAgent组件，但通过Workflows来从零构建ReAct智能体，可以更深入的了解ReAct智能体的内部原理，在未来帮助实现更底层、更灵活的控制能力。 01 ReAct Agent再回顾 很多人都对ReAct智能体有所了解，在LlamaIndex与LangChain框架中也都有现成的ReActAgent封装组件，可以开箱即用的构建ReAct模式的AI智能体。 ReAct模式的AI智能体采用迭代式的推理（Reasoning）到行动（Acting）的工作流程，旨在应对更复杂的人工任务和问题。它通过
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