ReAct AI Agent 节点#
功能已移除 n8n 已于 2025 年 2 月移除了此功能。 ReAct Agent 节点实现了 ReAct 逻辑。ReAct（推理与行动，Reasoning and Acting）结合了思维链提示（chain-of-thought prompting）的推理能力与行动方案生成的能力。
ReAct Agent 会对给定任务进行推理，确定所需的行动步骤，并执行这些操作。它会持续循环“推理”和“行动”的过程，直到完成任务。该代理能够将复杂任务分解为更小的子任务，对其进行优先级排序，并依次执行。
有关 AI Agent 节点本身的更多信息，请参阅 AI Agent。
无记忆功能 ReAct Agent 不支持记忆（memory）子节点。这意味着它无法回忆之前的提示内容，也无法模拟持续的对话过程。
节点参数#
使用以下参数配置 ReAct Agent。
提示（Prompt）#
选择节点构建提示（也称为用户的查询或聊天输入）的方式。
可选选项：
- 自动从上一个节点获取：如果选择此项，节点将期望从前一个名为
chatInput的节点接收输入。 - 在下方定义：如果选择此项，请在 Prompt (User Message) 字段中提供静态文本或用于动态内容的表达式作为提示。
要求特定输出格式#
此参数控制是否要求节点以特定格式输出结果。启用后，n8n 将提示你连接以下其中一种输出解析器（output parser）到该节点：
- Auto-fixing Output Parser
- Item List Output Parser
- Structured Output Parser
节点选项#
使用这些选项可以创建一条消息，在对话开始时发送给智能代理（agent）。消息类型取决于你所使用的模型：
- 聊天模型（Chat models）：这类模型包含三个交互组件的概念（AI、系统和人类）。它们可以接收系统消息和人类消息（即提示 prompt）。
- 指令模型（Instruct models）：这类模型没有区分 AI、系统和人类组件的概念。它们只接收一段文本，即指令消息（instruct message）。
人类消息模板（Human Message Template）#
使用此选项可扩展用户提示（prompt）。这是代理在多次迭代之间传递信息的一种方式。
可用的 LangChain 表达式：
{input}：包含用户的提示内容。{agent_scratchpad}：需要记住以便用于下一次迭代的信息。
前缀消息#
输入在对话开始时添加到工具列表前的文本。你无需手动添加工具列表，LangChain 会自动添加工具列表。
聊天模型的后缀消息#
当 Agent 使用聊天模型（chat model）时，在对话开始时工具列表后追加的文本。你无需手动添加工具列表，LangChain 会自动添加工具列表。
普通模型的后缀消息#
当 Agent 使用普通/指令模型（regular/instruct model）时，在对话开始时工具列表后追加的文本。你无需手动添加工具列表，LangChain 会自动添加工具列表。
返回中间步骤#
选择是否在最终输出中包含 Agent 执行过程中的中间步骤（开启）或不包含（关闭）。 这有助于根据 Agent 的执行步骤进一步优化其行为。
相关资源#
更多详情，请参考 LangChain 的 ReAct Agents 文档。
模板与示例#
请参阅主 AI Agent 节点的 模板与示例 部分。
常见问题#
关于常见问题及建议解决方案，请参阅 常见问题。