需要使用agent_kwargs传递参数,将chat_history传入 agent_chain=initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True, handle_parsing_errors=True,#处理解析错误 agent_kwargs={ "extra_prompt_messages":[MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),MessagesPlaceholder(variable_name...
5 优化Agent配置 为了更好地利用记忆功能,我们需要修改Agent的配置,确保它在每次交互中都能访问对话历史。 需要使用agent_kwargs传递参数,将chat_history传入 agent_chain = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True, handle_parsing_errors=True,#处理解析错误agent_kwargs={"...
#实际AgentExecutor中的部分相关代码:for agent_action in actions: if run_manager: run_manager.on_agent_action(agent_action, color="green") # Otherwise we lookup the tool if agent_action.tool in name_to_tool_map: tool = name_to_tool_map[agent_action.tool] return_direct = tool.return_dire...
需要使用agent_kwargs传递参数,将chat_history传入 agent_chain=initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True, handle_parsing_errors=True,#处理解析错误agent_kwargs={"extra_prompt_messages":[MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),MessagesPlaceholder(variable_name="a...
prompt = ZeroShotAgent.create_prompt( tools, prefix=prefix, suffix=suffix, input_variables = ["input", "chat_history", "agent_scratchpad"] ) 使用ConversationBufferWindowMemory类来保存和获取对话历史记录。这个内存对象可以追踪对话上下文。 memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history") ...
这将输出Agent使用的默认提示词模板。通常包括系统消息、人类消息提示词模板和AI消息模板。 5 优化Agent配置 为了更好地利用记忆功能,我们需要修改Agent的配置,确保它在每次交互中都能访问对话历史。 需要使用agent_kwargs传递参数,将chat_history传入 agent_chain=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.OPENAI_FUNC...
agent_kwargs: 通过这个参数,我们可以自定义Agent的行为 extra_prompt_messages:我们添加了两个MessagesPlaceholder: chat_history: 用于插入对话历史。 agent_scratchpad: 用于Agent的中间思考过程。 这样配置确保了Agent在每次决策时都能考虑到之前的对话内容。
LangChain在早期曾推迟过Memory模块,但Memory模块目前被官方标记为beta版本,说是并为这边好投入生产,而且也不支持最新的LCEL语法,但是ChatMessageHistory这个功能是个例外,它已经支持LCEL并且基本可以用在生产上了,所以我们今天说下如何使用ChatMessageHistory让我们的agent记录下对话历史,实现多轮对话。
注意:这里prompt里面指定了我们传递的变量key是input,如果后续需要传递历史消息,变量是chat_history 4.创建模型实例 fromlangchain_openaiimportChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0) 5.创建Agent(传递进入llm、tools、prompt):这里以create_openai_tools_agent为例 ...
(memory_key="chat_history", return_messages=True, ai_prefix="Assistant") # Define the tools can be used by the agent tools = [text_to_image_api, generate_prompt_api] # Define the mrkl agent mrkl = initialize_agent( tools, chat_model, agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT...