#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...
Based on the error message you provided, it seems like the issue might be related to theagent_executorfunction. The error message indicates that an unrecognized request argument 'functions' was supplied. However, according to the LangChain codebase, theagent_executorfunction does not take a parame...
.github agents prompts agents.go conversational.go conversational_test.go doc.go errors.go executor.go executor_test.go initialize.go markl_test.go mrkl.go mrkl_prompt.go openai_functions_agent.go options.go callbacks chains docs documentloaders embeddings examples exp httputil internal jsonschema ...
#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 toolif agent_action.tool in name_to_tool_map:tool = name_to_tool_map[agent_action.tool]return_direct = tool.return_directcolor =...
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...
LangChain 受欢迎的主要原因之一是它对 Agent 的支持。大多数 Agent 主要是在某种循环中运行 LLM。目前,我们使用的唯一方法是 AgentExecutor。我们为 AgentExecutor 添加了许多参数和功能,但它仍然只是运行循环的一种方式。 💡 我们很高兴宣布,我们将发布 langgraph,这是一个新的库,旨在创建语言 Agent 的图形表示...
agents 定义AgentExecutor的输入、输出、智能体会话、工具参数、工具执行策略的封装 callbacks 抽象AgentExecutor过程中的一些交互事件,通过事件展示信息 chat_models zhipuai sdk的封装层,提供langchain的BaseChatModel集成,格式化输入输出为消息体 embeddings zhipuai sdk的封装层,提供langchain的Embeddings集成 utils 一些会话...
创建Agent并执行 agent 可以直接调用LangChain提供的create_tool_calling_agent方法,创建。 agent = create_tool_calling_agent(llm_with_tools, tools, prompt) 1. agent创建好之后,必须创建agent执行器才可以执行,这里直接实例化AgentExecutor即可。
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 执行 用如下的方式就可以执行agent验证功能是否可以正常了。 invoke( ...
Tools:工具,Agent 可以调用的方法。LangChain 已有很多内置的工具,也可以自定义工具。注意 Tools 的 description 属性,LLM 会通过描述决定是否使用该工具。 ToolKits:工具集,为特定目的的工具集合。类似 Office365、Gmail 工具集等 Agent Executor:Agent 执行器,负责进行实际的执行。 2.5.2 Agent 的类型 一般通过 init...