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 ...
LangChain中Agent组件的架构图如下,本质上也是基于Chain实现,但是它是一种特殊的Chain,这个Chain是对Action循环调用的过程,它使用的PromptTemplate主要是符合Agent Type要求的各种思考决策模版。Agent的核心思想在于使用LLM进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过Toolkits中的一组特定工具,用户可...
本文主要介绍官网使用agent可实现的功能方便查询,具体实现参考官网Agents | ️ Langchain 1.1 执行代理 行动代理执行通常包含以下不好走: 1.接收用户输入 2.决定使用哪个工具(如果有)以及工具输入 3.调用该工具并记录输出(也称为“观察”) 4.使用工具历史记录、工具输入和观察结果决定下一步 ...
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。
from langchain.agents import initialize_agent # 加载个人的OpenAI Token key = 'open_ai_key' # 创建OpenAI调用实例 # 在本示例中,大模型需要作为一个严谨的逻辑解析工具,所以temperature设置为0 llm = ChatOpenAI(temperature=0, openai_api_key=key) ...
Agent 参考:LangChain 实战:Agent思维 大模型是被训练出来的,知识是有时间限制的,所以当进行问答时,可以结合本地知识库和调用搜索或在线API来增强自身能力,这些不属于大模型的内部数据,成为外部工具。 LangChain提供了Agent(代理)模块,大模型以此可以调用外部工具
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...
agent = initialize_agent( tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) print("问题:") print("答案:" + agent.run("告诉我'鸡你太美'是什么意思")) 2、执行结果 问题: > Entering new AgentExecutor chain... I should try to find an answer online ...