Skill: yuyonghao-123/yuyonghao-react-orchestrator (version 0.1.0)

# react-orchestrator **ReAct 推理框架** - 双系统 AI 代理协调器（System 1 快速执行 + System 2 深度推理） ## 描述 基于 ReAct (Reason+Act) 框架和 Reflexion 自我反思机制，实现智能任务路由和分层推理： - **System 1**: 快速直觉执行 (~3-5s)，适合简单查询、事实检索、单步工具调用 - **System 2**: 深度反思推理 (~10-15s)，适合复杂规划、多步推理、战略决策 自动评估任务复杂度，智能选择执行模式，最大化效率与质量的平衡。 ## 功能 - ✅ **双系统架构**: System 1 (快速) + System 2 (深度) 自动切换 - ✅ **ReAct 循环**: Reason → Action → Observe → Repeat - ✅ **Reflexion 反思**: 定期自我反思，调整策略，纠错优化 - ✅ **工具注册中心**: 统一注册、发现、执行外部技能 - ✅ **复杂度评估**: 基于关键词和语义自动判断任务难度 - ✅ **超时保护**: System 1 (30s) / System 2 (120s) 超时控制 - ✅ **执行历史**: 完整记录推理过程，支持审计和调试 - ✅ **语义工具匹配**: 基于关键词智能匹配可用工具 ## 安装 ```bash # 从 ClawHub 安装（待发布） clawhub install react-orchestrator # 或手动克隆 git clone https://github.com/YOUR_GITHUB/skills/react-orchestrator cd skills/react-orchestrator npm install ``` ## 快速开始 ### 基础使用 ```javascript const { ReActOrchestrator } = require('./src/orchestrator'); // 创建协调器 const orchestrator = new ReActOrchestrator({ complexityThreshold: 0.6, // 复杂度阈值 system1Timeout: 30, // System 1 超时 (秒) system2Timeout: 120, // System 2 超时 (秒) verbose: true, // 详细日志 }); // 注册工具 orchestrator.registerTool('tavily-search', async (params) => { // 搜索实现 return { results: [...] }; }, { description: '联网搜索工具', keywords: ['搜索', '查找', '调研', 'search'], timeout: 10, }); // 执行任务（自动选择 System 1/2） const result = await orchestrator.execute('搜索最新的 AI agent 发展趋势'); console.log(result.answer); console.log(`执行模式：${result.mode}, 耗时：${result.duration}s, 迭代：${result.iterations}`); ``` ### 强制模式 ```javascript // 强制使用 System 1（快速） const fast = await orchestrator.execute('今天天气如何？', { mode: 'system1' }); // 强制使用 System 2（深度） const deep = await orchestrator.execute('分析 AI 行业趋势并给出投资建议', { mode: 'system2' }); ``` ### 集成现有技能 ```javascript const { ReActOrchestrator } = require('react-orchestrator'); const { TavilySearch } = require('tavily-search'); const { RAGRetriever } = require('rag-retriever'); const orchestrator = new ReActOrchestrator(); // 注册 Tavily 搜索 const search = new TavilySearch({ [REDACTED_SECRET] }); orchestrator.registerTool('tavily-search', (params) => search.search(params.query), { description: 'Tavily 联网搜索', keywords: ['搜索', '查找', '调研', '最新', '新闻'], } ); // 注册 RAG 检索 const rag = new RAGRetriever(); orchestrator.registerTool('rag-retrieve', (params) => rag.retrieve(params.query), { description: '本地知识库检索', keywords: ['文档', '知识', '记忆', '检索'], } ); // 执行复杂任务 const result = await orchestrator.execute('调研 MCP 协议的最新发展，并检索本地笔记中的相关记录'); // 自动使用 System 2，依次调用 tavily-search 和 rag-retrieve ``` ## 配置选项 | 选项 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `complexityThreshold` | number | `0.6` | 任务复杂度阈值 (0-1)，超过则使用 System 2 | | `system1Timeout` | number | `30` | System 1 超时秒数 | | `system2Timeout` | number | `120` | System 2 超时秒数 | | `maxIterationsSystem1` | number | `5` | System 1 最大迭代次数 | | `maxIterationsSystem2` | number | `15` | System 2 最大迭代次数 | | `verbose` | boolean | `false` | 是否输出详细日志 | | `model` | string | `'qwen3.5-plus'` | 使用的 LLM 模型 | | `temperature` | number | `0.3/0.7` | System 1=0.3, System 2=0.7 | ## API 参考 ### ReActOrchestrator #### `constructor(options)` 创建协调器实例。 #### `registerTool(name, fn, metadata)` 注册单个工具。 - `name`: 工具名称 - `fn`: 执行函数 `(params) => Promise<result>` - `metadata`: 元数据（description, keywords, paramSchema, timeout） #### `registerTools(tools)` 批量注册工具。`[{name, fn, metadata}, ...]` #### `execute(query, options)` 执行 ReAct 推理。 - `query`: 用户查询 - `options.mode`: `'auto'|'system1'|'system2'` - `options.timeout`: 覆盖默认超时 - 返回：`{answer, history, mode, iterations, duration}` #### `evaluateComplexity(query)` 评估任务复杂度。 - 返回：`{mode, score, reasons}` #### `getAvailableTools()` 获取已注册工具列表。 #### `exportHistory(history)` 导出执行历史（JSON 格式）。 ### ToolRegistry #### `register(name, fn, metadata)` 注册工具。 #### `get(name)` 获取工具。 #### `list()` 列出所有工具名称。 #### `match(query, limit)` 语义匹配工具。 ## 执行流程 ``` 用户查询 ↓ [复杂度评估] → score > 0.6? → System 2 ↓ ↓ score ≤ 0.6 初始规划 ↓ ↓ System 1 ReAct 循环 ↓ (最多 15 次) ReAct 循环 ↓ (最多 5 次) 定期反思 ↓ (每 3 次迭代) 最终答案 ↓ ↓ 调整计划/继续 └──────→ 最终答案 ←────┘ ``` ## 测试 ```bash npm test ``` 测试覆盖： - ✅ 工具注册与发现 - ✅ System 1 快速执行 - ✅ System 2 深度推理 - ✅ Reflexion 反思机制 - ✅ 超时保护 - ✅ 错误处理 ## 使用场景 ### 适合 System 1 的任务 - 事实查询："今天北京天气如何？" - 简单搜索："搜索 Python 教程" - 单步操作："读取文件 contents.md" - 快速计算："123 * 456 = ?" ### 适合 System 2 的任务 - 复杂分析："分析 AI 行业趋势并给出投资建议" - 多步规划："帮我创建一个完整的 Node.js 项目，包括测试和文档" - 战略决策："评估是否应该迁移到 MCP 架构" - 创造性任务："设计一个多智能体协作系统" ## 已知限制 - ⚠️ **LLM 集成**: 当前版本使用启发式规则模拟 Reason 阶段，需接入真实 LLM - ⚠️ **参数提取**: 工具参数提取为简化实现，需 LLM 支持 - ⚠️ **语义匹配**: 工具匹配基于关键词，未来升级为向量相似度 - ⚠️ **记忆管理**: 长期记忆集成待完善（可结合 ontology 技能） ## 依赖 - Node.js >= 18.0.0 - zod (可选，用于参数验证) ## 版本历史 ### v0.1.0 (2026-03-18) - ✅ 初始版本 - ✅ 双系统架构实现 - ✅ ReAct + Reflexion 循环 - ✅ 工具注册中心 - ✅ 基础测试套件 ## 许可证 MIT ## 作者 余永浩 (蒲萄爸) ## 贡献 欢迎提交 Issue 和 PR！


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