LangChain-ReAct-Agent

用 LangChain 快速搭建能调用工具和知识的智能客服与报告助手

这是一个基于 LangChain 和 LangGraph 构建的 ReAct 智能体项目，旨在解决大模型在复杂任务中缺乏推理和工具使用能力的问题。它通过 ReAct（推理+行动）模式，让模型能够自主规划步骤、调用外部工具（如搜索、数据库查询）并整合结果，同时结合 RAG（检索增强生成）技术，从 ChromaDB 向量库中检索私有知识，提升回答的准确性和时效性。项目提供了 Streamlit 图形界面，方便非技术用户交互，主要面向智能客服和报告生成场景。核心能力包括：多工具调用、记忆管理、基于 Qwen 模型的推理、以及可视化的中间过程展示。它降低了构建定制化 AI 助手的技术门槛，适合需要快速原型验证或中小规模部署的开发者。