思考工具节点

思考工具节点为 AI Agent 提供专用的思考和推理能力。与获取数据或执行操作的工具不同，思考工具不会获取新信息或更改数据库——它仅将思考内容记录到执行日志中。这为 AI Agent 提供了结构化的方式进行中间推理步骤，提升复杂多步骤任务的决策质量。

核心概念

什么是思考工具？

思考工具是一个极简但强大的推理辅助：

无副作用 — 不获取数据、不调用 API、不修改状态
结构化思考 — 为 AI 提供正式的"出声思考"渠道
执行透明 — 思考内容被记录，使 AI 的推理过程可追溯
缓存记忆 — 在多步骤任务中作为中间结论的暂存区

AI 何时使用它

用户: "对比 25 人团队使用方案 A 和方案 B 的总成本"

AI Agent 推理过程:
  1. [思考工具] "方案 A: ¥15/人 × 25 = ¥375; 方案 B: ¥400 固定最多 30 人"
  2. [HTTP 工具] 查询方案 A 当前折扣
  3. [思考工具] "方案 A 打 9 折 = ¥337.50。方案 B = ¥400。方案 A 更便宜。"
  4. → "方案 A 每月 ¥337.50，方案 B 每月 ¥400。方案 A 更便宜。"

使用场景

典型应用

复杂计算 — 在回答前拆解多步骤数学运算
选项对比 — 权衡多个方案的优缺点
行动规划 — 在执行一系列工具调用前列出步骤
中间总结 — 在长时间研究过程中记录阶段性发现
决策记录 — 记录工具选择背后的推理
记忆辅助 — 存储临时结论供后续步骤参考

Tool 与 Action 版本对比

思考工具仅作为 Tool 节点存在——没有对应的 Action 节点，因为其设计目的就是在工具调用上下文中支持 AI Agent 推理。

特性	思考工具
数据访问	无 — 不获取外部数据
副作用	无 — 不更改任何状态
参数	单一 `thought` 字符串参数
输出	原样返回思考内容
执行日志	思考内容追加到日志，可追溯

节点配置

基础设置

工具调用名称 (toolName)

AI Agent 用于调用此工具的唯一标识符。

字段属性：

必填字段
同一工作流内必须唯一
不支持表达式
格式要求：
- 只能包含字母、数字和下划线
- 必须以字母开头
- 不能与工作流中其他工具节点的调用名称重复
- 重复名称会在 UI 中标红显示错误

默认值：THINK_TOOL

配置示例：

javascript

// 1. 默认名称
toolName: "THINK_TOOL"

// 2. 按用途命名
toolName: "reasoning_scratchpad"

// 3. 注册多个思考工具用于不同目的
toolName: "planning_think"
toolName: "calculation_think"
toolName: "comparison_think"

命名建议：

通用场景使用默认的 THINK_TOOL
如需注册多个思考工具，使用按用途命名的名称：math_reasoning、decision_log
保持名称简洁且具有描述性

工具描述 (toolDescription)

描述 AI Agent 应何时以及如何使用此思考工具。

字段属性：

必填字段
支持表达式
支持多行文本
有合理的预填默认值

默认值：

使用此工具来思考某些事情。它不会获取新信息或更改数据库，只是将思考内容追加到日志中。当需要复杂推理或某些缓存记忆时使用它。

自定义示例：

javascript

// 1. 默认值（大多数情况推荐）
toolDescription: "使用此工具来思考某些事情。它不会获取新信息或更改数据库，只是将思考内容追加到日志中。当需要复杂推理或某些缓存记忆时使用它。"

// 2. 数学计算导向
toolDescription: "使用此工具逐步完成数学计算。记录中间结果并在最终确定前验证。当用户要求计算、对比或数值分析时使用。"

// 3. 决策导向
toolDescription: "使用此工具在做决策前权衡选项。记录每个选项的利弊，考虑边界情况，记录最终推理过程。当需要在多个工具或回复策略间选择时使用。"

// 4. 规划导向
toolDescription: "使用此工具规划下一步行动。列出完成用户请求所需的步骤，确定需要哪些工具，注明任何假设。在开始复杂的多步骤任务前使用。"

何时自定义：

如果你希望 AI 以特定方式使用思考工具
如果你有多个思考工具用于不同推理风格
大多数情况下默认描述就够用了

高级设置

节点描述 (nodeDescription)

为节点添加自定义描述，用于文档记录：

yaml

nodeDescription: "AI Agent 的通用推理暂存区。"

工作原理

内部机制

当 AI Agent 调用思考工具时：

AI 调用工具，传入 thought 字符串参数
思考内容被记录到执行追踪中 — 无外部调用，无状态更改
思考内容返回给 AI Agent 作为工具输出
AI 继续推理，已记录的思考内容作为可用上下文

javascript

// 内部执行（简化）
AI 调用: THINK_TOOL(thought = "方案 A 成本 375，方案 B 成本 400")
工具返回: "方案 A 成本 375，方案 B 成本 400"
AI 继续: "方案 A 便宜 ¥25。应推荐方案 A。"

执行透明度

思考内容在执行日志中可见，使 AI Agent 的推理过程可审计：

[2024-01-15 14:30:01] 工具调用: THINK_TOOL
  → thought: "分析用户请求：对比配送选项"
[2024-01-15 14:30:02] 工具调用: calculate_shipping
  → items: [SKU-1, SKU-2], destination: "200120"
[2024-01-15 14:30:03] 工具调用: THINK_TOOL
  → thought: "标准: ¥5.99 (3-5天), 加急: ¥14.99 (1-2天)。用户似乎关注成本，推荐标准配送。"
[2024-01-15 14:30:04] AI 回复: "标准配送 ¥5.99..."

工作流示例

示例 1：复杂计算

Chat 触发器
  → AI Agent 节点
    System Prompt: "你是财务助手。使用思考工具在回答前逐步完成计算。"
    User Prompt: $('Chat 触发器').message

    Tools:
      ├─ 思考工具 (THINK_TOOL)
      │    toolDescription: "使用此工具逐步完成计算。"
      │
      └─ 代码工具 (计算器)
           toolName: "calculate"

  → Answer 节点

用户: "如果我投资 ¥50,000，年化 7%，按月复利，10 年后有多少？"

AI 执行:
  1. THINK_TOOL: "公式: A = P(1 + r/n)^(nt)。P=50000, r=0.07, n=12, t=10"
  2. THINK_TOOL: "r/n = 0.07/12 = 0.005833... nt = 12×10 = 120"
  3. calculate: (1 + 0.07/12)^120 → 2.00966...
  4. THINK_TOOL: "A = 50000 × 2.00966 = ¥100,483"
  5. → "10 年后，你将拥有约 ¥100,483"

示例 2：多选项对比

Chat 触发器
  → AI Agent 节点
    System Prompt: "你是产品顾问。使用思考工具在推荐前对比选项。"
    User Prompt: $('Chat 触发器').message

    Tools:
      ├─ 思考工具 (THINK_TOOL)
      ├─ HTTP 请求工具 (产品搜索 API)
      └─ HTTP 请求工具 (评价 API)

  → Answer 节点

用户: "对比 ¥2000 以内最好的 3 款降噪耳机"

AI 执行:
  1. 产品搜索 → 返回 5 款型号
  2. THINK_TOOL: "¥2000 以内前 3: Sony WH-1000XM4 (¥1,899), Bose QC45 (¥1,899), Sennheiser M4 (¥1,699)"
  3. 评价 API → 查询 3 款评价
  4. THINK_TOOL: "Sony: 降噪最强, 30h 续航。Bose: 最舒适, 24h。Sennheiser: 音质最佳, 60h 续航, 最便宜。"
  5. THINK_TOOL: "推荐: Sennheiser 性价比+续航, Sony 纯粹降噪。"
  6. → 详细对比含推荐

示例 3：执行前规划

Chat 触发器
  → AI Agent 节点
    System Prompt: "你是任务自动化 Agent。执行复杂请求前先规划。"
    User Prompt: $('Chat 触发器').message

    Tools:
      ├─ 思考工具 (THINK_TOOL)
      ├─ 子工作流工具 (数据管道)
      ├─ 子工作流工具 (报表生成器)
      └─ HTTP 请求工具 (邮件 API)

  → Answer 节点

用户: "生成周度销售报表并邮件发送给市场团队"

AI 执行:
  1. THINK_TOOL: "计划: (1) 通过数据管道获取销售数据, (2) 通过报表生成器生成报表, (3) 发送至 marketing@company.com"
  2. 数据管道 → 返回周度销售数据
  3. THINK_TOOL: "数据已收到: 1,250 笔交易, ¥894,000 总收入。传给报表生成器。"
  4. 报表生成器 → 返回格式化报表
  5. THINK_TOOL: "报表已生成。发送至 marketing@company.com。"
  6. 邮件 API → 发送报表
  7. → "周度销售报表已生成并发送给市场团队。"

示例 4：调试与自我纠正

Chat 触发器
  → AI Agent 节点
    System Prompt: "你是数据分析师。使用思考工具检查你的推理。"
    User Prompt: $('Chat 触发器').message

    Tools:
      ├─ 思考工具 (THINK_TOOL)
      └─ 代码工具 (数据分析)

  → Answer 节点

用户: "从这个数据集来看，平均客户生命周期价值是多少？"

AI 执行:
  1. 数据分析 → 返回结果
  2. THINK_TOOL: "平均 CLV 为 ¥8,470。但数据集中有异常值——3 个客户消费超 ¥50 万。需要检查中位数。"
  3. 数据分析 (调整后) → 返回中位数
  4. THINK_TOOL: "中位数 CLV 为 ¥3,200。平均值被异常值拉高了。应同时报告但强调中位数。"
  5. → "平均 CLV 为 ¥8,470，但中位数为 ¥3,200。平均值受少数高消费客户影响偏高..."

最佳实践

1. 使用默认描述

对于大多数工作流，默认工具描述就很好用。它清晰地告诉 AI 何时使用该工具：

javascript

// 默认值 — 适用于通用推理场景
toolDescription: "使用此工具来思考某些事情。它不会获取新信息或更改数据库，只是将思考内容追加到日志中。当需要复杂推理或某些缓存记忆时使用它。"

2. 将思考工具放在工具列表前面

如果你为 AI Agent 注册了多个工具，将思考工具列在第一位。这会鼓励 AI 先推理再行动：

AI Agent
  Tools:
    1. 思考工具        ← 先推理
    2. HTTP 请求工具   ← 再获取数据
    3. 代码工具        ← 再处理

3. 在系统提示中鼓励使用

在 AI Agent 的系统提示中强化思考工具的使用：

javascript

systemPrompt: `你是一个细心且有方法论的助手。

在回答复杂问题前：
1. 使用思考工具拆分问题
2. 确定需要什么信息
3. 规划工具调用
4. 执行并验证

对于多步骤问题，不要跳过思考步骤。`

4. 为不同目的使用多个思考工具

对于复杂的 Agent，注册多个带有不同描述的思考工具：

javascript

Tools:
  ├─ 思考工具 (规划)
  │    toolDescription: "在复杂任务开始时用于规划方法。"
  │
  ├─ 思考工具 (计算)
  │    toolDescription: "用于逐步完成数学或逻辑步骤。"
  │
  └─ 思考工具 (决策)
       toolDescription: "在做出最终推荐前用于权衡选项。"

5. 利用思考日志进行调试

思考内容被记录——利用它们理解和改进你的 AI Agent 行为：

AI 为什么选择了工具 X 而非工具 Y？ → 查看思考日志中的推理
AI 为什么给出了错误答案？ → 检查推理步骤是否有缺陷
如何改进系统提示？ → 找出 AI 思考中的模式

6. 不要过度要求思考

对于简单、直接的请求，AI 应该直接回答：

javascript

systemPrompt: `在以下情况使用思考工具：
- 任务需要 2+ 步骤
- 需要对比选项
- 不确定最佳方法
- 涉及计算

以下情况跳过思考工具：
- 简单的事实性问题（"你叫什么名字？"）
- 直接的、单工具查询（"订单 #12345 的状态？"）
- 问候和闲聊`

常见问题

Q1: 思考工具会访问外部数据吗？

A：不会。思考工具完全自包含。它接收一个思考字符串并原样返回。它不调用任何 API、不查询任何数据库、不修改任何状态。其唯一目的是将 AI 的推理记录到执行日志中。

Q2: 何时使用思考工具 vs. 让 AI 内部思考？

A：AI 可以内部推理（在其思维链中），但思考工具提供：

透明度 — 思考内容在执行日志中可见，便于调试
结构化 — 强制显式的推理步骤
持久性 — 思考内容在执行上下文中跨工具调用保持
可审计性 — 你可以审查 AI 的"思考"过程

当你需要了解 AI 的推理过程时使用思考工具。

Q3: 一个工作流中能有多个思考工具吗？

A：可以。你可以注册多个思考工具节点，使用不同的工具名称和描述。当你想让 AI 为不同目的使用不同推理风格时很有用（例如规划 vs. 计算 vs. 决策）。

Q4: 使用思考工具会消耗额外的 credit 吗？

A：思考工具本身不消耗 credit（无 API 调用）。但它计入 AI Agent 的 maxIterations 限制。它还会在对话上下文中增加 token，可能略微增加后续 LLM API 调用的成本。

Q5: 思考工具的输出能否被下游节点使用？

A：思考工具的输出主要供 AI Agent 内部使用。虽然从技术上讲可以通过 $("思考工具").output 访问，但它不是为下游处理设计的。如果需要为下游节点存储数据，请使用代码工具或变量赋值节点。

Q6: 思考工具与 AI 的内部推理有何不同？

A：

方面	内部推理	思考工具
可见性	隐藏（模型内部状态）	日志中可见
持久性	工具调用之间可能丢失	保留在执行追踪中
审计追踪	不可用	完全可审计
Token 成本	正常生成的一部分	额外增加一轮工具调用
调试	无法检查	完整的思考历史

下一步

AI Agent 节点 — 了解主 AI Agent 节点
代码工具节点 — 添加自定义代码执行工具
子工作流工具节点 — 将子流程注册为工具

Chat 触发器

思考工具节点 ​

核心概念 ​

什么是思考工具？ ​

AI 何时使用它 ​

使用场景 ​

典型应用 ​

Tool 与 Action 版本对比 ​

节点配置 ​

基础设置 ​

工具调用名称 (toolName) ​

工具描述 (toolDescription) ​

高级设置 ​

节点描述 (nodeDescription) ​

工作原理 ​

内部机制 ​

执行透明度 ​

工作流示例 ​

示例 1：复杂计算 ​

示例 2：多选项对比 ​

示例 3：执行前规划 ​

示例 4：调试与自我纠正 ​

最佳实践 ​

1. 使用默认描述 ​

2. 将思考工具放在工具列表前面 ​

3. 在系统提示中鼓励使用 ​

4. 为不同目的使用多个思考工具 ​

5. 利用思考日志进行调试 ​

6. 不要过度要求思考 ​

常见问题 ​

Q1: 思考工具会访问外部数据吗？ ​

Q2: 何时使用思考工具 vs. 让 AI 内部思考？ ​

Q3: 一个工作流中能有多个思考工具吗？ ​

Q4: 使用思考工具会消耗额外的 credit 吗？ ​

Q5: 思考工具的输出能否被下游节点使用？ ​

Q6: 思考工具与 AI 的内部推理有何不同？ ​

下一步 ​

相关资源 ​

思考工具节点

核心概念

什么是思考工具？

AI 何时使用它

使用场景

典型应用

Tool 与 Action 版本对比

节点配置

基础设置

工具调用名称 (toolName)

工具描述 (toolDescription)

高级设置

节点描述 (nodeDescription)

工作原理

内部机制

执行透明度

工作流示例

示例 1：复杂计算

示例 2：多选项对比

示例 3：执行前规划

示例 4：调试与自我纠正

最佳实践

1. 使用默认描述

2. 将思考工具放在工具列表前面

3. 在系统提示中鼓励使用

4. 为不同目的使用多个思考工具

5. 利用思考日志进行调试

6. 不要过度要求思考

常见问题

Q1: 思考工具会访问外部数据吗？

Q2: 何时使用思考工具 vs. 让 AI 内部思考？

Q3: 一个工作流中能有多个思考工具吗？

Q4: 使用思考工具会消耗额外的 credit 吗？

Q5: 思考工具的输出能否被下游节点使用？

Q6: 思考工具与 AI 的内部推理有何不同？

下一步

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