Phase1 如何理解reAct，CoT，rewoo，plan-and-execute

CoT（Chain of Thought, 思维链）

• 定义：提示技术，引导模型分步推理，输出中间步骤再给答案。
• 核心：拆解复杂问题为子步骤，提升多步推理（数学、逻辑、代码）准确性。
• 流程：问题 → 步骤 1→步骤 2→…→结论。
• 适用：纯推理、无需工具 / 实时数据的任务。

reAct(Reasoning + Acting, 推理+行动)

• 定义：迭代框架，模型思考→行动→观察循环，动态调用工具（搜索、API、文档）。
• 核心：突破模型固有知识，用外部信息 / 工具解决交互任务。
• 流程：问题 → 推理 → 行动（调工具）→ 观察反馈 → 再推理 → 最终答案。
• 适用：需实时信息、工具调用、多步骤决策（查行情、查邮编、查政策）

from openai import OpenAI
import requests

# ---------- 1. 配置大模型（DeepSeek 国内稳定）----------
client = OpenAI(
    api_key="sk-6ab15d31f74642d288e42ebf43afdb93", base_url="https://api.deepseek.com"
)


# ---------- 2. 定义【天气工具】----------
def get_weather(city: str):
    """
    查询指定城市实时天气
    :param city: 城市名，例如：北京、上海、广州
    """
    # 免费公开天气接口
    url = f"https://wttr.in/{city}?format=j1"
    res = requests.get(url, timeout=10)
    data = res.json()

    area = data["nearest_area"][0]["areaName"][0]["value"]
    temp = data["current_condition"][0]["temp_C"]
    weather = data["current_condition"][0]["weatherDesc"][0]["value"]
    wind = data["current_condition"][0]["windspeedKmph"]

    return f"""
【{area} 实时天气】
天气状况：{weather}
当前温度：{temp}℃
风速：{wind} km/h
"""


# ---------- 3. 告诉大模型：我有一个天气工具 ----------
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "用于查询任意城市的实时天气，用户问天气时必须调用此工具",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "需要查询的城市名称"}
                },
                "required": ["city"],
            },
        },
    }
]


# ---------- 4. 主逻辑：Agent 自动决策 ----------
def run_agent(user_input):
    messages = [{"role": "user", "content": user_input}]

    # 第一轮：大模型判断要不要调用工具
    resp = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat", messages=messages, tools=tools
    )
    msg = resp.choices[0].message

    # 需要调用天气工具
    if msg.tool_calls:
        tool_call = msg.tool_calls[0]
        func_name = tool_call.function.name
        # 解析城市参数
        import json

        args = json.loads(tool_call.function.arguments)
        city_name = args["city"]

        # 执行工具，拿到天气结果
        if func_name == "get_weather":
            weather_result = get_weather(city_name)

        # 把工具结果丢给大模型，让它整理成自然语言回答
        messages.append(msg)
        messages.append(
            {
                "role": "tool",
                "tool_call_id": tool_call.id,
                "name": func_name,
                "content": weather_result,
            }
        )

        final_resp = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat", messages=messages
        )
        print("🤖 Agent 回答：")
        print(final_resp.choices[0].message.content)

    # 不需要工具，直接聊天
    else:
        print("🤖 Agent 回答：")
        print(msg.content)


# ---------- 5. 启动 Agent ----------
if __name__ == "__main__":
    # 你可以改成任意城市：上海、成都、深圳
    question = "杭州今天天气怎么样？"
    run_agent(question)