graph = StateGraph(AgentState) graph.add_node("llm", self.call_openai) # 构建节点 graph.add_node("action", self.take_action) # 如果有存在action,则执行 graph.add_conditional_edges( "llm", self.exists_action, {True: "action", False: END} ) # llm判断是否有exists_action graph.add_edge...
用LangGraph搭建智能体—AI Agents in LangGraph(一),i=0#控制循环轮次bot=Agent(prompt)#初始化i+=1result=bot(next_prompt)#每次将执行的结果,作为下一次提示词返回
【2024最新】清华团队大语言模型LLM落地实战教程,从0开始部署+微调+实战技术解析(langchain+chatglm++agent+RAG+微调) 367 38 1:32:28 App 吴恩达&langchain教程:《用LangGraph搭建智能体|AI Agents in LangGraph》/中英字幕(附代码课件) 1229 39 45:57 App 【2024最新】大模型应用必用框架LangChain系统教程 ...
https://www.deeplearning.ai/short-courses/ai-agents-in-langgraph LangChain是一个流行的开源框架,用于构建大型语言模型(LLM)应用程序,最近推出了LangGraph这一扩展。该扩展允许开发者创建高度可控的智能体。 在本课程中,您将学习使用Python和LLM从头开始构建一个智能体,然后使用LangGraph重建它,了解其组件以及如何...
实战LangChain的智能体Agents模块。简单解释就是:这个node的执行结果,将返回是否应该使用绑定的Tools。 (2)multiply def invoke_tool(state: List[BaseMessage]): tool_calls = state[-1].additional_kwargs.get("tool_calls", []) multiply_call = None for tool_call in tool_calls: if tool_call.get("...
graph.add_node("oracle", invoke_model) 这个node是一个带有Tools 的 ChatOpenAI。在LangChain中使用Tools的详细教程请看这篇文章:【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. LangChain入门:智能体Agents模块的实战详解。简单解释就是:这个node的执行结果,将返回是否应该使用绑定的Tools。 (2)multiply def invoke_...
首先,我们需要安装所有langchain包。 代码语言:javascript 复制 pip install langchain langchain_openai langgraph langchain_core langsmith langchain_experimental 我们还需要安装一些包用于存储数据(pandas)和创建图表(matplotlib)。 代码语言:javascript 复制 ...
from langchain_core.agents import AgentFinish from langgraph.prebuilt.tool_executor import ToolExecutor # This a helper class we have that is useful for running tools # It takes in an agent action and calls that tool and returns the result ...
本文我们将探讨用于构建agent应用程序的三个流行框架: LangGraph、CrewAI和OpenAI Swarm 。 通过使用Agentic Finance Assistant的实际示例,重点介绍每个框架的优势、劣势和实际用例。 什么是agent? Agent 是由LLM驱动的高级系统,可以独立地与其环境交互并实时做出决策。与传统的LLM应用程序不同,传统的LLM应用程序被构造为...
Llama Agents 和 LangGraph ,这两个框架分别由llamaIndex团队 和 langchain团队开源,都是人工智能领域的热门框架。 首先看Llama Agents的流程图如下: 在Llama Agents中,用户可以直接与control plane交互,控制平面由一个协调器和一系列服务元数据组成。协调器负责决定下一步会发生什么,显示出动态决策的能力。服务元数据...