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 AI代码解释 agent_executor=AgentExecutor(agent=agent,tools=tools,verbose=True) 十、定义提示语 LangChain v0...
尽管大语言模型非常强大,但也有一定的局限性,比如:不能回答实时信息、没有上下文的概念导致无法保存状态等。LangChain中代理(Agent)的作用就是根据用户需求,访问对应的第三方工具(如:使用搜索引起或者数据…
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, ...
fromlangchain.agentsimportcreate_structured_chat_agent# 创建 structured chat agentagent = create_structured_chat_agent(llm, tools, prompt) 3)创建Agent执行器 创建Agent执行器 fromlangchain.agentsimportAgentExecutor# 传入agent和tools来创建Agent执行器agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools,...
关于“实现更动态和适应性强的 Agent 编排”的误导 最后,OpenAI 认为 Agents SDK 可以实现更动态、更适应性的编排,但这本质上还是一个“Workflows vs Agents”的设计权衡问题。 最后,Harrison 在他的文章中还做了一件很酷的事情,那就是他列了一个表格,把现在市面上所有相关的 Agent 框架都拿出来做了个全面的...
Harrison Chase 表示他们之前做过一次针对 Agent 开发者的调查,调查显示“性能质量(performance quality)”被认为是将 Agents 投入生产的最大障碍。也就是说,让 Agents 稳定可靠地工作,依然是个巨大的挑战。 LLM 本身能力存在局限性,且在上下文信息传递方面常出现错误或不完整的情况,后者在实践中更为普遍。导致 Agent...
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。
首先需要了解agent是怎么调用工具的。langchain通过封装已经把这个事情变得极度简化了。如下代码示例,在定义LLM和 tool 之后,bind_tools就让LLM和tools之间产生了关联,即需要时候会使用它们。返回的是一个AIMessage,里会有tool_calls的字段,主要包含如何调用工具的参数,然后直接调用就好了。 from langchain_core.tools imp...
Agent 是 LangChain 框架的一种高级组件,它将工具组件 tools 和链组件 chain 整合在一起; 本质上就是编写 prompt,让模型仿照你的方式来进行执行的一种应用范式,prompt 里面包含一些 tools 的描述,然后我们可以根据模型的输出使用一些外部 tools; Agent 分类 ...
正文开始:本文包括LangChain必知概念,快速开始使用LLM和构建Agent LangChain是一个用于构建基于大语言模型(LLM)应用程序的框架。它旨在简化LLM应用程序的开发过程,并提供了一系列模块和工具来支持常见的用例。 LangChain的主要特点包括: 模块化设计:LangChain将应用程序划分为多个模块,如模型、提示、内存、索引、链和代...