构建工业级ReAct智能体系统：LangGraph+MCP供应链管理全栈实现！-开发者社区

简介

本文介绍了一个基于ReAct模式的工业级供应链管理智能体系统，采用LangGraph工作流编排和MCP工具协议。系统支持本地化部署（SQLite+Ollama），提供CLI和React双界面，采用模块化设计和高性能异步处理。核心组件包括ReAct Agent引擎和MCP工具系统，集成Recharts实现数据可视化。文章详细展示了系统架构、技术栈选型、核心组件实现和API设计，为读者提供了完整可运行的大模型应用参考。

一、项目概述

1.1 项目背景

介绍了采用ReAct（Reasoning + Acting）模式，结合LangGraph工作流编排和MCP（Model Context Protocol）工具协议，为供应链管理提供了智能化的解决方案。

许多读者私信，需要提供一个完整可运行的系统，更加方便学习。本文就此，沿用上文的技术路线，实现了一个较为完整的工业级供应链管理智能体系统。期望读者通过本系统源代码的复现和运行，对于相关技术有更可的理解，也可以在自己的项目中借鉴参考。

1.2 技术特色

本地化部署: 使用SQLite数据库和Ollama本地大模型服务，确保数据安全
双界面支持: 提供命令行界面(CLI)和React Web界面两种交互方式
模块化设计: 采用MCP协议的工具化架构，便于扩展和维护
高性能异步: 基于Python asyncio实现高并发处理能力
可视化分析: 集成Recharts实现丰富的数据可视化

1.3 系统运行界面呈现

仪表盘图形界面

智能分析问答图形界面

库存图形界面
供应商图形界面

分析图形界面

二、系统架构设计

2.1 整体架构

2.2 技术栈选型

层级	技术选型	选择理由
前端框架	React + TypeScript	类型安全、组件化、生态丰富
UI组件库	Tailwind CSS	原子化CSS、快速开发
图表库	Recharts	React原生、性能优秀
后端框架	FastAPI	高性能、异步支持、自动API文档
数据库	SQLite	轻量级、零配置、适合中小型应用
大模型	Ollama	本地部署、隐私保护、多模型支持
异步框架	Python asyncio	高并发、事件驱动
工具协议	MCP	标准化接口、易于扩展

三、核心组件实现

3.1 ReAct Agent核心引擎

ReAct Agent是整个系统的核心，采用"观察-思考-行动"循环模式：

3.1.1 状态管理机制

class AgentState: def __init__(self): self.observation = "" # 观察到的环境信息 self.thought = "" # 思考过程 self.action = "" # 选择的行动 self.memory = [] # 历史记忆 self.tools_used = [] # 已使用的工具

3.1.2 核心执行循环

async def execute_cycle(self, query: str) -> str: # 1. 观察阶段 - 获取环境信息 self.state.observation = await self.observe_environment(query) # 2. 思考阶段 - 分析和推理 self.state.thought = await self.think(self.state.observation) # 3. 行动阶段 - 选择并执行工具 if self.should_use_tool(self.state.thought): tool_name = self.select_tool(self.state.thought) result = await self.execute_tool(tool_name, query) self.update_state(result) return self.state.thought

3.2 MCP工具系统

采用Model Context Protocol标准，实现工具的可插拔架构：

3.2.1 工具基类设计

class BaseMCPTool(ABC): @abstractmethod asyncdef execute(self, query: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]: """执行工具操作""" pass @property @abstractmethod def name(self) -> str: """工具名称""" pass @property @abstractmethod def description(self) -> str: """工具描述""" pass

3.2.2 库存分析工具实现

class InventoryAnalysisTool(BaseMCPTool): asyncdef execute(self, query: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]: # 获取库存数据 inventory_data = await self.get_inventory_data() # 分析库存状态 analysis_result = { 'low_stock_items': [], 'overstock_items': [], 'reorder_recommendations': [] } for item in inventory_data: if item.current_stock < item.min_stock: analysis_result['low_stock_items'].append(item) elif item.current_stock > item.max_stock: analysis_result['overstock_items'].append(item) return analysis_result

3.3 数据库设计

采用关系型数据库设计，支持复杂的查询和分析：

四、前端实现架构

4.1 React组件架构

4.2 状态管理方案

interface AppState { agent: { isProcessing: boolean; currentStep: 'observe' | 'think' | 'act'; messages: ChatMessage[]; }; inventory: { items: InventoryItem[]; alerts: InventoryAlert[]; loading: boolean; }; suppliers: { list: Supplier[]; comparison: SupplierComparison[]; loading: boolean; };}

4.3 数据可视化实现

使用Recharts实现丰富的图表展示：

// 库存趋势图const InventoryChart = ({ data }: { data: InventoryData[] }) => ( <ResponsiveContainer width="100%" height={300}> <LineChart data={data}> <CartesianGrid strokeDasharray="3 3" /> <XAxis dataKey="date" /> <YAxis /> <Tooltip /> <Legend /> <Line type="monotone" dataKey="currentStock" stroke="#8884d8" /> <Line type="monotone" dataKey="minStock" stroke="#82ca9d" /> </LineChart> </ResponsiveContainer>);// 供应商评分雷达图const SupplierRadar = ({ suppliers }: { suppliers: Supplier[] }) => ( <ResponsiveContainer width="100%" height={400}> <RadarChart data={suppliers[0]?.scores}> <PolarGrid /> <PolarAngleAxis dataKey="subject" /> <Radar name="质量" dataKey="quality" stroke="#8884d8" fill="#8884d8" fillOpacity={0.6} /> <Radar name="交付" dataKey="delivery" stroke="#82ca9d" fill="#82ca9d" fillOpacity={0.6} /> <Legend /> </RadarChart> </ResponsiveContainer>);

五、 API设计模式

5.1 RESTful API架构

5.2 核心API端点

# Agent交互接口@app.post("/api/agent/query")asyncdef query_agent(request: AgentRequest): """处理用户查询，返回ReAct执行结果""" result = await react_agent.process_query(request.query) return {"response": result, "steps": result.steps}# 库存管理接口@app.get("/api/inventory")asyncdef get_inventory(): """获取库存列表和状态""" inventory = await inventory_service.get_all() return {"data": inventory, "total": len(inventory)}# 实时状态接口@app.get("/api/status")asyncdef get_system_status(): """获取系统运行状态""" return { "database": await check_database_connection(), "ollama": await check_ollama_service(), "agent": react_agent.get_status() }

六、其他技术亮点

6.1 ReAct模式优化

传统的ReAct模式在复杂场景下可能出现循环或效率低下的问题。本项目实现了以下优化：

智能停止机制: 当连续几次迭代没有改进时自动停止
状态压缩: 定期压缩历史状态，避免内存溢出
并行工具执行: 某些独立的工具可以并行执行

async def optimized_react_cycle(self, query: str) -> str: iteration = 0 while iteration < self.max_iterations: # 并行观察多个数据源 observations = await asyncio.gather( self.observe_database(), self.observe_external_apis(), self.observe_user_context() ) # 智能分析 analysis = await self.intelligent_analysis(observations) # 检查是否需要停止 if self.should_stop_iteration(analysis, iteration): break # 执行最优行动 action = await self.select_optimal_action(analysis) result = await self.execute_action(action) iteration += 1 return self.summarize_results()

Pandapower电力系统分析完整教程：从零基础到实战应用

构建工业级ReAct智能体系统：LangGraph+MCP供应链管理全栈实现！

一、项目概述

1.1 项目背景

1.2 技术特色

1.3 系统运行界面呈现

二、系统架构设计

2.1 整体架构

2.2 技术栈选型

三、核心组件实现

3.1 ReAct Agent核心引擎

3.1.1 状态管理机制

3.1.2 核心执行循环

3.2 MCP工具系统

3.2.1 工具基类设计

3.2.2 库存分析工具实现

3.3 数据库设计

四、前端实现架构

4.1 React组件架构

4.2 状态管理方案

4.3 数据可视化实现

五、 API设计模式

5.1 RESTful API架构

5.2 核心API端点

六、其他技术亮点

6.1 ReAct模式优化

七、如何系统的学习大模型 AI ？

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

02.大模型 AI 学习和面试资料

第一阶段（10天）：初阶应用

第二阶段（30天）：高阶应用

第三阶段（30天）：模型训练

第四阶段（20天）：商业闭环

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

MacBook双显卡智能管理工具gfxCardStatus深度解析

手把手教你构建知识图谱！从0到1保姆级教程，附完整案例，小白也能直接上手！

Juicebox Hi-C数据分析工具从入门到精通

从蓝图到现实：数字孪生如何重塑智慧园区运营

从“被动响应”到“主动洞察”：数字孪生如何重塑数据中心运维