create_tool_calling_agent、create_react_agent区别

在 LangChain 框架中，create_tool_calling_agent 和 create_react_agent 是两种用于构建智能体的核心函数。它们的主要区别在于模型与工具交互的机制 、提示词的格式 以及对模型能力的要求。

简而言之：

create_react_agent ：基于经典的 ReAct (Reasoning + Acting) 模式，依赖文本解析，兼容性强但可能不够稳定。
create_tool_calling_agent ：基于模型的原生工具调用 能力，依赖结构化输出，更稳定、高效，是现在的推荐做法。

下面是详细的对比分析：

1. `create_react_agent` (经典 ReAct 模式)

这是 LangChain 早期最流行的构建方式。它的核心思想是让 LLM 通过生成特定的文本来决定下一步行动。

工作原理 ：
1. 提示词工程 ：Prompt 中明确指示模型按照特定的格式（如 Thought:, Action:, Action Input:）进行思考。
2. 文本生成：模型生成一段纯文本，例如：
  复制代码
```
   Thought: 我需要查询当前的天气
   Action: Search
   Action Input: 北京天气
```

文本解析 ：LangChain 使用 OutputParser 解析这段文本，提取出要调用的工具名称和参数。
执行与循环 ：执行工具，将结果作为新的 Observation 拼接到 Prompt 中，再次发给模型。

优点：
- 兼容性极好：理论上任何能够生成文本的 LLM（包括早期的开源模型）都可以使用，只要它能遵循指令格式。
缺点：
- 脆弱性：如果模型生成了不符合格式的文本（例如多打了一个空格、说了句废话），解析器就会报错，导致流程中断。
- Token 消耗：每次循环都需要把完整的思考过程和特定的格式说明发回给模型。
- 速度较慢：因为依赖于文本生成和正则解析，处理多步骤推理时效率较低。

2. `create_tool_calling_agent` (原生工具调用模式)

这是随着 OpenAI 推出 Function Calling API 后兴起的方式，也是 LangChain 目前推荐的主流方式。

工作原理：
1. 绑定工具 ：通过 .bind_tools() 方法将工具的定义（Schema）以 JSON Schema 的格式附加在模型请求中。
2. 原生识别 ：LLM 在推理时，不再生成 Action: ... 这种文本，而是直接在 API 响应中通过特定的字段（如 OpenAI 的 tool_calls）返回一个结构化的对象，指明要调用哪个工具以及参数。
3. 结构化处理：LangChain 直接读取这个结构化的字段，无需进行复杂的文本解析即可执行工具。
优点：
- 稳定性高：模型 API 保证返回的结构是合法的 JSON，极大减少了因格式错误导致的失败。
- 效率高：模型专门针对工具推理进行了微调，通常能更准确地选择工具和提取参数，推理速度也更快。
- 支持多工具并行：许多支持工具调用的模型可以在一次响应中同时请求调用多个工具。
缺点：
- 模型限制：必须使用支持原生工具调用/函数调用的模型（如 GPT-3.5/4, Claude 3, 以及部分微调过的开源模型如 Llama 3 - Tool use 版本）。对于普通的 Chat 模型不适用。

3. 核心对比表

特性	create_react_agent	create_tool_calling_agent
底层机制	文本生成 + 正则解析	API 原生参数/结构化输出
Prompt 格式	需要包含 `Thought/Action/Observation` 循环模板	相对简洁，主要依赖 `agent_scratchpad` 传递历史
模型要求	任何文本生成模型 (Text Completion/Chat)	必须支持 Function Calling / Tool Calling 的模型
稳定性	较低 (容易因格式问题出错)	高 (由 API 保证结构正确)
并行调用	通常只能串行执行	容易实现并行调用工具
Token 效率	较低 (包含大量格式化废话)	较高 (通常只传关键参数和结果)
适用场景	使用不支持工具调用的老模型或开源小模型	生产环境、使用 GPT-4/Claude 等商业模型

4. 代码示例对比 (逻辑层面)

ReAct Agent 的 Prompt 示例 (逻辑)：

复制代码

Question: What is the weather in Beijing?
Thought: I should search for the weather.
Action: Search
Action Input: Beijing
...

*Agent 内部需要写正则表达式来截取 Search 和 Beijing。*

Tool Calling Agent 的 API 请求 (逻辑)：

复制代码

{
  "model": "gpt-4",
  "messages": [...],
  "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "Search", ...}}]
}
// 模型直接返回：
{
  "tool_calls": [{
    "id": "call_123",
    "function": {"name": "Search", "arguments": "{\"query\": \"Beijing\"}"}
  }]
}

Agent 内部直接读取 tool_calls 字段，无需解析。

5. 总结建议

如果你使用的是 GPT-3.5/4、Claude 3 等先进模型 ：请优先使用 create_tool_calling_agent。它是现代的标准，错误率更低，体验更好。
如果你使用的是早期的开源模型（如 Llama-2, Vicuna）或者模型不支持 API 级别的工具调用 ：你需要使用 create_react_agent（或者 create_json_agent），通过提示词技巧来强制模型调用工具。