【保姆级教程】大模型推理模式完全指南:ReAct与Plan-and-Execute实战解析|大模型实战
本文详细介绍了ReAct和Plan-and-Execute两种大模型推理模式。ReAct通过"观察-思考-行动"循环实现快速响应,适合即时场景;Plan-and-Execute则先制定计划后执行,更适合复杂任务。FastGPT实现了ReAct的三种调用方式:ToolChoice、FunctionCall和PromptCall。文章解析了工具调用的完整流程,包括准备工具描述、构造对话历史、请求模型、
简介
本文详细介绍了ReAct和Plan-and-Execute两种大模型推理模式。ReAct通过"观察-思考-行动"循环实现快速响应,适合即时场景;Plan-and-Execute则先制定计划后执行,更适合复杂任务。FastGPT实现了ReAct的三种调用方式:ToolChoice、FunctionCall和PromptCall。文章解析了工具调用的完整流程,包括准备工具描述、构造对话历史、请求模型、执行工具和结果回传,以及递归结束的三种条件。
本文介绍了 ReAct 、Plan-and-Execute 两种大模型推理模式,以及 FastGPT 对 ReAct 的三种实现方式。
一、ReAct 和 Plan
ReAct(Reasoning and Acting),让大模型通过「观察-思考-行动」三个步骤,循环往复,能够自主决定使用一些工具去解决问题。从代码层面来讲,本质是递归(or 循环),而递归结束的条件往往是超过次数限制、问题已经得到解决等条件。
Plan-and-Execute,相较于 ReAct,会先让大模型制定计划、步骤(子任务),然后按照计划依次执行。中间可能会调整计划,如有必要。
从一些测评集来看,ReAct响应速度更快,消耗 token 量少,但处理复杂任务的表现不及 Plan-and-Execute。这似乎也是意料之中。
笔者认为,在智能客服、需要即时响应等情况下,ReAct是最优解。且大部分实际生产环境中,计划可以由基于 Cot(Chain-of-Thought) 设计模式的 Prompt 来完成。
FastGPT中「工具调用」可以看做是 ReAct 的思路。
二、FastGPT 代码
代码所在目录:

1. 入口与主流程
工具调用的主入口是 dispatchRunTools(见 runTool/index.ts),它负责根据当前节点、上下文、历史消息等,决定是否需要调用工具,并组织好调用工具所需的参数和上下文。
- 工具调用的三种模式
根据所用大模型的能力,分为三种调用方式:
- ToolChoice(如 OpenAI 的 tool_calls):runToolWithToolChoice
- FunctionCall(如 OpenAI 的 function_call):runToolWithFunctionCall
- PromptCall(通过 prompt 让大模型决定是否调用工具):runToolWithPromptCall
dispatchRunTools 会根据模型的能力选择合适的调用方式。
科普一下 tool_calls 和 function_call 的区别:
function_call(旧版本)
- 每次只能调用一个函数
- 已被标记为 deprecated(废弃)
tool_calls(新版本)
- 支持并行调用多个函数
- 当前推荐的标准做法
最新的模型,目前主要使用 tool_calls,提供给大模型 tool schema,没有显式的使用Prompt干预整个过程。也可以看一下古老的PromptCall是如何处理的。附源码中的Prompt。
import { replaceVariable } from'@fastgpt/global/common/string/tools';
3. 工具调用的详细流程
以 runToolWithToolChoice 为例,流程如下(见 runTool/toolChoice.ts):
- 准备工具描述:将所有可用工具(toolNodes)转为 OpenAI tool schema,传递给大模型。
- 构造对话历史:包括系统 prompt、历史消息、用户输入等。
- 请求大模型:带上 tools schema,请求大模型,模型会决定是否需要调用工具,并返回 tool_calls。
- 执行工具:根据大模型返回的 tool_calls,找到对应的工具节点,解析参数,实际执行工具(本质是调度 workflow 的子流程)。
- 结果回传:将工具执行结果通过 SSE 或直接返回给前端,并递归判断是否需要继续调用工具或结束。
- 工具节点的定义与参数
- 工具节点(toolNodes)包含了工具的唯一标识(nodeId)、描述、参数 schema(JSON Schema 格式)等。
- 工具参数的定义和校验也在节点 schema 中完成,最终会被序列化为 JSON 传递给大模型。
4. 递归结束条件
-
工具有交互节点,并被选择
-
没有工具需要调用
大模型返回的结果中没有需要调用的工具(如 toolCalls/functionCalls/toolJson 为空),说明流程已结束。
- 递归次数达到上限
有一个保护参数 maxRunToolTimes(如 ToolChoice 默认 30),防止死循环,超过则强制终止。
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