使用 Agent

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Feat AI 的 Agent 基于 ReAct（Reasoning + Acting）范式：模型先推理任务，再调用工具执行，根据结果继续推理，直到给出最终答案。本文说明如何创建 Agent、注册工具并执行任务。

任务描述

创建一个可执行自然语言任务的 Agent
为 Agent 配置可用工具（如网页读取、搜索等）
执行一次任务并获取最终文本结果与状态

解决方案

创建 Agent

通过 FeatAI.agent(opts -> ...) 得到的是基于 ReAct 的 FeatAgent 实现（当前为 ReActAgent）。在 opts 中至少要配置对话模型；若需调用网页、搜索等能力，需在此处注册相应工具。若直接使用 new ReActAgent() 无参构造，则会使用内置的默认工具集（如网页读取、搜索、文件操作）和默认模型。

import tech.smartboot.feat.ai.FeatAI;
import tech.smartboot.feat.ai.agent.FeatAgent;

FeatAgent agent = FeatAI.agent(opts -> {
    opts.chatOptions().model(ChatModelVendor.GiteeAI.Qwen2_5_72B_Instruct);
    // 可选：opts.maxIterations(20);
});

若使用 Ollama，可配置 chatOptions().baseUrl(...).model(...)，并确保本机已运行对应模型。

配置工具（可选）

Agent 通过工具与外界交互（读网页、搜资料、操作文件等）。在 AgentOptions 上注册实现 AgentTool 的工具即可：

FeatAgent agent = FeatAI.agent(opts -> {
    opts.chatOptions().model(...);
    opts.tool(new SearchTool());           // 搜索
    opts.tool(new WebPageReaderTool());    // 读取网页
    opts.tool(new FileOperationTool());    // 文件操作
});

Feat AI 内置部分工具（如 SearchTool、WebPageReaderTool），位于 tech.smartboot.feat.ai.agent.tools 包，可按需查阅源码与构造方式。自定义工具需实现 AgentTool 接口（名称、描述、参数、执行逻辑）。

执行任务

FeatAgent#execute(String) 接收一句自然语言任务，返回 CompletableFuture<String>，结果为 Agent 给出的最终文本。可同步等待：

String result = agent.execute("从 https://smartboot.tech/smart-mqtt/ 中给我看看这款产品的定价是多少").get();
System.out.println("最终结果:\n" + result);
System.out.println("Agent 状态: " + agent.getState());

执行过程中 Agent 会多次调用模型与工具，直到满足结束条件或达到 maxIterations。

完整示例（基于 feat-ai 测试）

下面示例基于 feat-ai 模块的 ReActAgentTest，演示创建 Agent、执行任务并打印结果与状态（JDK 8 可运行）：

import tech.smartboot.feat.ai.FeatAI;
import tech.smartboot.feat.ai.agent.FeatAgent;
import tech.smartboot.feat.ai.chat.ChatModelVendor;

import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class AgentDemo {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        FeatAgent agent = FeatAI.agent(opts -> {
            opts.chatOptions().model(ChatModelVendor.GiteeAI.Qwen2_5_72B_Instruct);
            opts.tool(new tech.smartboot.feat.ai.agent.tools.WebPageReaderTool());
        });

        String result = agent.execute(
                "从 https://smartboot.tech/smart-mqtt/ 中给我看看这款产品的定价是多少"
        ).get();

        System.out.println("\n最终结果:\n" + result);
        System.out.println("\nAgent 最终状态: " + agent.getState());
    }
}

常用配置

配置	方法	说明
对话模型	`chatOptions()`	配置模型、baseUrl、API Key 等，与对话与流式一致
最大迭代	`maxIterations(int)`	限制推理+工具调用轮数，默认 20
工具	`tool(AgentTool)`	注册一个工具，可多次调用注册多个
提示词	`prompt(String)` 或 `prompt(Prompt)`	自定义 Agent 的系统提示/行为模板
钩子	`hook(Hook)`	在执行过程的关键节点插入自定义逻辑

注意事项

API Key：使用 Gitee AI 时必须设置 FEAT_AI_API_KEY。
超时与异常：execute(...).get() 会阻塞直到完成或异常；生产环境建议使用 get(timeout, unit) 或 thenAccept 等异步方式。
工具依赖：部分内置工具可能依赖外部服务（如搜索、网页抓取），需网络或额外配置；自定义工具需保证线程安全与异常处理。
迭代上限：复杂任务可能触及 maxIterations，可根据需要调大或优化提示词/工具设计。