ReAct Prompting实战

你是一个能够使用工具解决任务的AI助手。请按照以下格式回答问题：

问题：[用户问题]

Thought：[分析当前情况，推理下一步行动]
Action：[工具名称]
Action Input：[工具输入参数]
Observation：[工具返回结果]

...（重复Thought/Action/Observation直到得出答案）

Thought：[最终推理]
Final Answer：[最终答案]

# 可用工具
1. search(query: string): 搜索网络信息
2. calculator(expression: string): 数学计算
3. lookup(keyword: string): 在当前文档中查找信息

# 规则
- 每次只执行一个Action
- 必须在Action之前给出Thought
- 当有足够信息时给出Final Answer
- 如果工具返回错误，分析原因并调整策略

工具名：search_web
描述：搜索互联网获取实时信息。适用于需要最新数据、事实查询、新闻检索的场景。
参数：
  - query (string, 必填): 搜索关键词，建议使用简洁明确的查询词
返回：搜索结果摘要列表，每条包含标题、摘要和URL
限制：每次搜索最多返回5条结果
示例：
  Action: search_web
  Action Input: {"query": "2024年诺贝尔物理学奖获得者"}

Thought：
1. 当前目标：[当前需要解决的子问题]
2. 已知信息：[列出所有已知事实]
3. 信息缺口：[还缺少什么信息]
4. 行动计划：[基于以上分析，下一步应该做什么]
5. 预期结果：[执行行动后预期能获得什么信息]

import re
import json

def parse_react_response(response: str):
    """解析ReAct格式的响应"""
    # 提取Thought
    thought_match = re.search(r'Thought:\s*(.*?)(?=\nAction:|\nFinal Answer:)', 
                               response, re.DOTALL)
    
    # 提取Action
    action_match = re.search(r'Action:\s*(\w+)', response)
    
    # 提取Action Input
    input_match = re.search(r'Action Input:\s*(.*?)(?=\nObservation:|\Z)', 
                             response, re.DOTALL)
    
    # 提取Final Answer
    final_match = re.search(r'Final Answer:\s*(.*)', response, re.DOTALL)
    
    if final_match:
        return {"type": "final", "answer": final_match.group(1).strip()}
    else:
        return {
            "type": "action",
            "thought": thought_match.group(1).strip() if thought_match else "",
            "action": action_match.group(1) if action_match else "",
            "action_input": input_match.group(1).strip() if input_match else ""
        }

def react_loop(model, prompt, tools, max_steps=10):
    """ReAct主循环"""
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    
    for step in range(max_steps):
        response = model.generate(messages)
        parsed = parse_react_response(response)
        
        if parsed["type"] == "final":
            return parsed["answer"]
        
        # 执行工具调用
        try:
            tool = tools.get(parsed["action"])
            if tool is None:
                observation = f"错误：未知工具 '{parsed['action']}'。可用工具：{list(tools.keys())}"
            else:
                observation = tool(parsed["action_input"])
        except Exception as e:
            observation = f"工具执行错误：{str(e)}。请检查输入参数或换一种方法。"
        
        # 将结果追加到对话中
        messages.append({"role": "assistant", "content": response})
        messages.append({"role": "user", "content": f"Observation: {observation}"})
    
    return "达到最大推理步数，未能得出答案。"

# 工具选择规则
- 需要最新信息时，优先使用search_web
- 需要精确计算时，使用calculator，不要自己算
- 需要查找特定文档内容时，使用lookup
- 如果不确定需要什么信息，先用search_web获取概况
- 同一个工具连续调用不超过3次，如果3次仍无结果，换一种方法

Thought：我需要同时查询A和B的信息
Action：search_web, calculator
Action Input：{"query": "A的信息"}, {"expression": "B的计算"}
Observation：[搜索结果], [计算结果]

Thought：[推理]
Action：[行动]
Observation：[结果]

Reflection：这个结果是否符合预期？如果不是，可能的原因是什么？我应该如何调整策略？

Thought：[基于反思的调整后推理]