从LangChain v0.1.0版本开始,推荐的创建新代理的方式是使用AgentExecutor。您可以通过传递代理和工具轻松定义您的执行器。 旧的initialize_agent使用方式被标记为从 v0.1.0 版本开始弃用。 代码语言:shell 复制 agent_executor=AgentExecutor(agent=agent,tools=tools,verbose=True) 十、定义提示语 LangChain v0.1.0 ...
1.LangChain 通过分析,决定调用 Calculator tool 计算最终的结果,并且分析出了需要传入的数据格式,最终根据返回的结果得到了正确的答案 350.0。 2.虽然大模型本身对精确计算不是很擅长,但是通过 Agent 模块,大模型可以将需要精准计算的部分提交给更专业的工具进行计算,而大模型本身负责分析文本、决定使用的工具、抽取出...
5.创建Agent(传递进入llm、tools、prompt):这里以create_openai_tools_agent为例 fromlangchain.agentsimportcreate_openai_tools_agent agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) 6.创建Agent Executor fromlangchain.agentsimportAgentExecutor agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, ...
在LangChain的世界里,Agent是一个智能代理,它的任务是听取你的需求(用户输入)和分析当前的情境(应用场景),然后从它的工具箱(一系列可用工具)中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是LangChain提供的各种积木,比如Models、Prompts、Indexes等。 如下图所示,Agent接受一个任务,使用LLM(大型语言模型)作为它的...
在LangChain的世界里，Agent是一个智能代理，它的任务是听取你的需求（用户输入）和分析当前的情境（应用...
AgentExecutor -AgentExecutor类是一个负责执行代理操作和管理代理内存的类。 -它接受一个代理对象、一组工具和一个可选的内存对象作为输入。 -AgentExecutor提供了一个更加灵活和可定制的方式来运行代理,因为你可以指定使用的工具和内存。 什么时候使用-AgentExecutor: ...
在LangChain的世界里,Agent是一个智能代理,它的任务是听取你的需求(用户输入)和分析当前的情境(应用场景),然后从它的工具箱(一系列可用工具)中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是LangChain提供的各种积木,比如Models、Prompts、Indexes等。
AgentExecuter负责迭代运行代理,直至满足设定的停止条件,这使得Agent能够像生物一样循环处理信息和任务。 观察(Observation) 在这个阶段,代理通过其输入接口接收外部的触发,比如用户的提问或系统发出的请求。代理对这些输入进行解析,提取关键信息作为处理的基础。观察结果通常包括用户的原始输入或预处理后的数据。
agent_executor.invoke({"input": "Who is the owner of Tesla company? Let me know details about owner."}) init_action() Dotenv 文件配置环境信息: TAVILY_API_KEY= OPENAI_API_KEY= 2.定义Agent executor(执行器) 从LangChain v0.1.0版本开始,创建新代理的方式是使用AgentExecutor,您可以通过传递代理...
完整的端到端agent(案例核心代码) 下面的代码片段表示一个完全可用的代理,它使用 LLM 来决定使用哪些工具。它配备了一个通用的搜索工具,并具有会话记忆功能——这意味着它可以用作多轮对话的聊天机器人。 在本指南的其余部分,我们将逐步介绍各个组件及其作用——但如果您想立即获取代码并开始使用,可以随时使用它!