LangChain Agent Executor 原理 Agent Executor 是 LangChain 中的一个核心组件,负责协调和执行 Agent 的行为。它的主要原理如下: 决策循环:实现了"观察-思考-行动"的循环。 工具管理:管理和调用各种工具(Tools)。 状态跟踪:维护 Agent 的状态和对话历史。 输入输出处理:处理用户输入和生成最终输出。 Agent Executo...
#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...
在AgentExecutor 的_take_next_step 方法的驱动下,我们进一步Debug,深入self.agent.plan方法,来到了整个行为链条的第一步——Plan,这个Plan的具体细节是由Agent类的Plan方法来完成的,你可以看到,输入的问题将会被传递给llm_chain,然后接收llm_chain调用大模型的返回结果。 再往前进一步,我们就要开始调用大模型了,那...
#实际AgentExecutor中的部分相关代码:foragent_actioninactions:ifrun_manager:run_manager.on_agent_action(agent_action, color="green")# Otherwise we lookup the toolifagent_action.toolinname_to_tool_map:tool = name_to_tool_map[agent_action.tool]return_direct = tool.return_directcolor = color_map...
问题一:LangChain 中的Agent 执行过程:AgentExecutor是什么? LangChain 中的Agent 执行过程:AgentExecutor是什么? 参考回答: 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。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: ...
Agent执行过程：AgentExecutor 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...
代理执行器(Agent Executor):它将代理和工具列表包装在一起。它负责迭代运行代理,直到满足停止条件。 实际操作 工具(Tool):执行特定任务的函数。这可以是像Google搜索、数据库查询、Python REPL(交互式解释器)或其他工具。工具的接口目前是一个期望输入为字符串并输出字符串的函数。
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: ...
Agent 执行过程:AgentExecutor 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...
Agent qianfan 使用AgentExecutor 构建代理(旧版) 定义tools 创建Agent 如何从旧版 LangChain 代理迁移到 LangGraph 基本用法 提示模板 记忆 迭代步骤 参考 介绍 在LangChain 中 Agents 的作用就是根据用户的需求,来访问一些第三方工具(比如:搜索引擎 或者 数据库),进而来解决相关需求问题. 为什么要借助第三方库?