想让AI真正实现“自主思考、独立查证、自行决策”吗？那就必须借助ReAct框架来驱动Agent——这种模式能让模型像人类一样，边推理边行动，通过循环试错直至任务闭环。无需等待逐条指令，模型就能主动推进工作流程。

具体来说，需要确认模型支持Function Calling，将Agent节点配置为ReAct策略，并开启思考过程输出。建议将最大迭代次数设为8，同时注入一套专用系统提示词，然后把Ta vily Search与Web Reader两个工具正确绑定，确保它们能够正常调用。

确认模型与策略兼容性

进入Dify工作区，点击「设置」→「模型供应商」，检查当前所选模型是否原生支持Function Calling。像GPT-4 Turbo、Claude 3.5 Sonnet、Qwen2.5-72B这类主流商用或开源模型均支持该功能。但如果使用的是本地部署的Llama3-70B，且未启用tool calling插件，那么必须切换为ReAct策略，否则工具调用会静默失败，连任何错误提示都不会出现。

这里有一个需要留意的陷阱：不支持Function Calling的模型如果强行启用该策略，Agent会在首次工具调用后直接终止，不会报错，仅返回一个空响应。

添加并配置Agent节点

在Chatflow画布空白处拖入一个「Agent」节点，双击打开配置面板，在「Agent策略」下拉菜单中选择「ReAct」。

记得勾选「启用思考过程输出」——这个选项会让Agent在最终回复前，显式输出Thought: / Action: / Observation: 三段式内容，方便你调试每一轮推理是否合理。如果不勾选，这些中间步骤会被隐藏，只返回最终结论。

最大迭代次数设置为8是一个比较稳妥的选择。ReAct是循环结构，每轮都会消耗一次token预算。设置太低（比如3）可能导致搜索覆盖不全；设置太高（比如20）又容易触发平台限流或超时中断。

注入ReAct专用系统提示词

在Agent节点的「提示词」区域，粘贴以下结构化指令：

你是一个自主规划型Agent，严格遵循ReAct范式：每轮必须先输出Thought:（分析现状、缺口、下一步目标），再输出Action:（仅限已声明工具名），最后等待Observation:（由系统注入）。禁止合并Thought与Action，禁止虚构未注册工具，禁止在Action后自行解释。

当前可用工具：[Ta vily Search]用于实时竞品功能检索，[Web Reader]用于提取指定URL正文。所有Action参数必须为JSON格式，键名与工具定义完全一致。

【关键约束】：若Observation返回空结果或HTTP 404，必须更换关键词重试，不得直接放弃或编造结论。

绑定工具并验证可用性

有两种方式可以绑定工具。

方法一：使用内置Ta vily插件。进入「工具」→「添加工具」→ 搜索「Tavily」→ 点击安装 → 粘贴Ta vily API Key → 测试连接成功后保存。

方法二：手动注册Web Reader工具。需要提供OpenAPI规范URL或填写Swagger JSON Schema。这里要特别小心：如果填错了response字段路径，后续Observation将无法解析HTML正文，导致Agent卡死在“等待网页内容”的状态。

完成绑定后，回到Agent节点配置页，点击「刷新工具列表」按钮，确保[Ta vily Search]和[Web Reader]出现在下拉选项中。

构建带反馈闭环的执行链

来看一个完整的执行流程示例：

第一步：用户输入“分析Notion和ClickUp在2026年Q2的协作功能差异”

第二步：Agent输出Thought: 需获取两家公司官网最新功能页及第三方评测报告 → Action: Ta vily Search → {"query": "Notion 2026 Q2 new features site:notion.so"}

第三步：系统注入Observation: 返回3条URL，含notion.so/changelog和techcrunch.com报道链接

第四步：Agent输出Thought: changelog页结构清晰，优先提取 → Action: Web Reader → {"url": "https://notion.so/changelog"}

第五步：系统注入Observation: 提取到“Multi-view boards launched June 12”等文本

第六步：Agent继续调用Ta vily搜索ClickUp同时间段更新，再比对输出差异结论。