agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) agent.run("Search for the Sacramento Kings win-loss record for the entire 2022-2023 season. Add games won and games lost and multiply that result by 2") 输出 > Entering new AgentExecutor cha...
LangChain-26 Custom Agent 自定义一个Agent并通过@tool绑定对应的工具 同时让大模型自己调用编写的@tools函数 原创 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 编写代码 定义一个工具 # 定义工具 @tool def get_word_length(word: str) -> int: """Returns the length of a word.""" ...
"agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_tool_messages( x["intermediate_steps"] ), } | prompt | llm_with_tools | OpenAIToolsAgentOutputParser() ) # 执行器 agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) agent_executor_stream = list(agent_executor.stream({"in...
TheTool.from_function()method lets you quickly create a tool from a simple function. Subclassing theBaseToolclass provides more control over the tool’s behaviour and defines custom instance variables or propagates callbacks. Once defined, custom tools can be added to the LangChain agent using th...
简介:LangChain-26 Custom Agent 自定义一个Agent并通过@tool绑定对应的工具 同时让大模型自己调用编写的@tools函数 安装依赖 pip install -qU langchain-core langchain-openai 编写代码 定义一个工具 # 定义工具@tooldef get_word_length(word: str) -> int:"""Returns the length of a word."""return le...
(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo") # 创建Agent实例,并将自定义Tool添加到工具列表中 agent = initialize_agent( tools=custom_tools, # 这里传递我们的自定义工具列表 llm=llm, agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) # 使用Agent执行任务 result = agent("今天北京的天气...
许多agent只对单个输入的函数奏效,因此了解使用这些函数非常重要。大多数情况下,定义这些自定义工具是一样的,但也有一些不同。 # Import things that are needed generically from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field from langchain.tools import BaseTool, StructuredTool, tool @tool修饰符 @tool修饰...
定义一个agent 输入问题进行测试 case1, 公开问题,执行在线搜索 "How old is lebron james?" case2 特定领域问题, 支持使用自定义tool完成任务: "what is the status of application app_name_1?" 参考: https://python.langchain.com/en/latest/modules/agents/tools/custom_tools.html ...
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计 我想做一个尝试,看看能不能用尽量清晰的逻辑,给“AI外行人士”(当然,我也是)引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。
from langchain.agents import AgentType # 调用load_tools函数,加载名为"wikipedia"的工具 tools = load_tools(["wikipedia"]) # 初始化一个HumanInputLLM对象,其中prompt_func是一个函数,用于打印提示信息 llm = HumanInputLLM( prompt_func=lambda prompt: print(f"\n===PROMPT===\n{prompt}\n===END ...