Memory:允许 Agent 存储和检索信息,使其能够在对话或任务执行过程中保持上下文。 Prompt Templates:用于构建发送给 LLM 的提示,帮助 Agent 做出决策。 Output Parsers:用于解析 LLM 的输出,将其转换为可操作的格式。 Chains:将多个组件(如 LLM、工具、内存)组合在一起的序列。 AgentExecutor:负责运行 Agent 并执行其...
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。 如下图所示,Agent接受一个任务,使用LLM(大型语言模型)作为它的...
= AgentFinish:observation=run(next_action)next_action=agent.get_action(...,next_action, observation)returnnext_action #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.tool...
代理执行器 AgentExecutor 代理执行器(AgentExecutor)是在代理运行时执行的,它的作用是为您处理代理在选择工具时可能遇到的一些问题,比如代理选择不存在的工具或者工具出现错误等情况。此外,代理执行器还可以处理代理生成的输出无法解析为工具调用的情况,并在所有级别(包括代理决策和工具调用)上进行日志记录和可观察性输出。
代理(Agent): 负责决策下一个动作的实体。代理使用语言模型、提示和输出解析器来支持其决策过程。主要包括Agent Inputs、Agent Outputs。 代理执行器(AgentExecutor): 负责运行代理并管理其与外部工具的交互。执行器处理复杂性,如工具错误处理、日志记录等。
from langchain.agents import AgentExecutor, Tool, create_react_agenttools = [Tool(name="look_up_notes",func=rag_chain.invoke,description="Gives information about the user.",),react_prompt = hub.pull("hwchase17/react-chat")agent = create_react_agent(llm, tools, react_prompt)agent_executor...
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...
LangChain提供了Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents六大核心抽象,用于构建复杂的AI应用,同时保持了良好的扩展能力。 很明显,LLM作为LangChain能力的基础,是了解LangChain工程化设计的前提。接下来我们就从最基础的LLM API使用谈起,一步步了解LangChain的工程化构建过程及其背后的设计理念。
尽管我们仍然需要手动管理聊天记录,但与创建RAG相比,创建代理要容易得多。create_react_agent和AgentExecutor整合了底层的大部分工作。 总结 LlamaIndex和LangChain是构建LLM应用程序的两个框架。LlamaIndex专注于RAG用例,LangChain得到了更广泛的应用。我们可以看到,如果是...
对应的配置(csv-agent模板案例) 在上述模板已经配置过后,配置该模板就可以跳过部分步骤。 在my-app目录下:poetry run langchain app add csv-agent(Y之后等待即可,网络问题参考上述解决办法) 在./app/server.py中添加: fromcsv_agentimportagent_executorascsv_agent_chain ...