从0建立SDK第4节：实现 ReflectionAgent 的自我反思循环

上一节我们实现了 ReActAgent。

ReActAgent 的主要是“推理与行动”：模型先分析问题。再选择工具行动，工具返回观察结果后模型继续推理，直到用 Finish 给出最终答案。

这一节我们换一个经典 Agent 范式：ReflectionAgent。

ReflectionAgent 不依赖工具。它解决的问题也不是“我需要外部数据”。而是“我已经有了一个答案，但这个答案可能还不够好”。它会让模型先完成任务，再让模型审查自己的回答。接下来认为“无需改进”，或者达到最大迭代次数。

本节要实现的链路是：

使用者任务 -> 初始回答 -> 反思反馈 -> 判断是否无需改进 -> 调整回答 ->
反思 -> 最终回答

这类 Agent 适合写作、代码生成、方案分析、报告整理等任务。它不一定需要调用工具，但它需要更好的“自我评审”和“自我修订”流程。

. 本节目标

完成这一节后我们的 SDK 会新增：

import { HelloAgentsLLM,ReflectionAgent } from "helloagent-js";const llm = new HelloAgentsLLM;const agent = new ReflectionAgent({
name这方面。
"反思助手",llm,maxIterations: 3,});
const answer = await agent.run;
console.log，

这段代码看起来很短。但内部会完成四件事：

1. 组装初始任务 prompt，让模型给出第一版回答。话说回来，
2. 保存第一版回答到短期记忆。其实，
3. 组装反思 prompt。让模型审查当前回答，
4. 如果需要改进。就组装调整 prompt，生成新版本回答。

最终ReflectionAgent 会把使用者原始输入和最终答案写入 Agent 基类的长期历史。

常见痛点：

• 者往往不知道该在何处保存中间草稿，导致长期对话被噪音淹没。话说回来，
• 缺少统一的停止判断标准。使得循环容易陷入无限调整。
• 提示词管理混乱，导致不同阶段使用错误的上下文信息。

. 本节目录结构

实现完成后本节会新增或修改这些文件：

src/
agents/
reflection-agent.ts # ReflectionAgent、ReflectionMemory 和默认提示词
index.ts # SDK 统一导出 ReflectionAgent
examples/
-reflection-agent.mjs # 真实模型运行示例
README.md # 增加示例运行说明
teach-doc/
-reflection-agent.md # 本节教程

This time we won’t touch HelloAgentsLLM. The reason is that ReflectionAgent

The tool system also stays unchanged because core capability of ReflectionAgent is “generate → review → revise”。not external tool invocation.