用LangChain搭Agent，ReAct循环老是跑飞怎么办？

我之前也遇到过这情况，后来发现核心问题不在temperature，而是ReAct的observation反馈太模糊了，模型不知道啥时候算任务完成。你可以试试在prompt里明确写清楚每个工具的输入输出格式，外加一个终止条件示例，比如“当周报内容生成完毕且无待办事项时，直接输出最终结果”。另外飞书和Notion的返回数据如果没有结构化，模型很容易在中间步骤里迷路，建议先做一步数据清洗再喂给大模型。max_iterations限制治标不治本，真正要解决的是让每一步的tool call都有明确的“下一步指引”。框架本身没问题，复杂任务确实得靠你自己把状态机逻辑揉进prompt里。

工具调用完得把中间推理结果强塞回prompt里做状态锚点，不然它自己就脑补剧情了。试试Few-shot几个完整轨迹，比调温有用。

加个中间验证步骤吧，每次工具返回后强制结构化检查，比单纯调参管用。

我试过把任务拆成子agent，每个只管一小步，跑飞概率低很多。

这问题我也踩过坑，ReAct跑飞多半不是模型傻，而是你给的工具描述和few-shot示例没把边界划清楚。试试在prompt里明确写“当获取到数据后必须立即调用Notion”，再给一个正反例对比，比调参管用。另外检查下飞书接口返回的字段是不是太杂，模型容易被无关信息带偏，先把返回内容精简成结构化摘要再丢给Agent。

这问题多半是prompt里没给够约束，试试把工具使用条件写死成if-then规则，能稳不少。

我之前也踩过这个坑，ReAct跑飞很多时候不是温度的问题，而是工具返回值太长或者格式太乱，模型一看到大段文本就容易自己脑补下一步。你可以试试在飞书查询那个tool里做个截断和结构化输出，别把原始文档全塞回observation里。另外max_iterations只是兜底，关键还是prompt里把每步的输入输出边界写死，尤其要明确告诉它“拿到信息后必须立刻调Notion，不许再查”。

有没有更详细的教程推荐？

我也碰到过，最后是给每步加了明确状态判断，ReAct一乱就强行切下一步。

我也被ReAct循环坑过，感觉问题多半出在工具描述和中间步骤的反馈上。GPT-4看到模糊的observation就容易自己脑补，然后开始自言自语或者重复调用。建议把每个tool的description写死一点，明确告诉它什么条件下必须停。另外可以试试把飞书读取和Notion写入拆成两个独立的chain，别让一个agent扛太多事。

刚入门，这个对我帮助很大。

这个思路不错，收藏了。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也踩过这个坑，ReAct在多步工具调用时确实容易陷入循环，尤其是你那几个API返回结构差异比较大的情况下。建议把每个工具的描述和输入格式写死一点，别让模型自由发挥，另外把飞书查询那步的结果做个截断或摘要再喂回去，不然上下文一长它就开始胡言乱语。max_iterations只能兜底，关键还是得在prompt里明确“拿到X就立刻调Y”，把决策路径收窄。

我之前也踩过这个坑，ReAct跑飞很多时候不是模型笨，而是工具描述写得太模糊。你那个“提取关键信息”如果没有明确的输出格式约束，模型很容易在observation里自我发挥，然后下一步就不知道该干嘛了。我后来把每个tool的description写死，明确告诉它输入输出长什么样、什么情况下必须调用，跑飞概率明显降下来。另外max_iterations只是兜底，治标不治本，真正要盯的是中间步骤的thought有没有偏离任务。你这个场景其实可以拆成两个agent，一个专门读飞书做摘要，一个专门写Notion，串行跑比一个agent硬扛整条链路稳得多。还有个偏门办法，在prompt里加一句“如果下一步不是调用工具，就直接输出最终答案”，能压住不少无意义的自我对话。不过话说回来，LangChain那套ReAct对多步API任务确实有点吃力，我现在复杂点的都换成LangGraph手动编排节点了，可控性强太多。