agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, #代理类型 handle_parsing_errors=True, #处理解析错误 verbose = True #输出中间步骤 ) 参数说明: agent: 代理类型。这里使用的是AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION。其中CHAT代表代理模型为针对对话优化的模型;Zero-shot意味着代理 (Agents) 仅在当前...
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="agent_s...
"agent": agentType, "verbose":True, "handle_parsing_errors":True } ifagentTypein[ AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION ]: agent_params["memory"]=self.memory #初始化代理 agent=initialize_age...
_variables=["input","agent_scratchpad"]returnPromptTemplate(template=template,input_variables=input_variables) 在agent的模块的完整使用例子为: fromlangchain.agents.agent_toolkitsimportcreate_python_agentfromlangchain.agentsimportload_tools,initialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypefromlangchain.tools.p...
2 from langchain.agents import load_tools, initialize_agent 3 from langchain.agents import AgentType File <frozen importlib._bootstrap>:1075, in _handle_fromlist(module, fromlist, import_, recursive) ... File ~/.python/current/lib/python3.10/site-packages/langchain/agents/agent_toolkits/__...
handle_parsing_errors=True) if __name__ == '__main__': agent_executor.invoke({"input": "请根据以上源码生成文件", "code": """def test_demo(): return True"""}) 由以上的步骤,即可生成一个源码文件: 在生成源码文件后,可以继续补充提示词,要求Agent 执行对应的测试用例: ...
handle_parsing_errors=True, # 打开详细模式,会将agent调用细节输出到控制台 verbose=True) res = agent("1000的35%是多少?") 执行结果示例如图: 从图中可以看出: 1.LangChain 通过分析,决定调用 Calculator tool 计算最终的结果,并且分析出了需要传入的数据格式,最终根据返回的结果得到了正确的答案 350.0。
# load_case 的返回结果是接口的自动化测试用例chain =( RunnablePassthrough.assign(code=load_case)| agent1)agent_executor = AgentExecutor( agent=chain, tools=tools_all, verbose=True, return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True)if __name__ =='__main__': agent...
web_agent = create_structured_chat_agent(llm, tools, prompt)# Create an agent executor by passing in the agent and toolsweb_agent_executor = AgentExecutor( agent=web_agent, tools=tools, verbose=True, return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True)执行 Agent:r = web_...
agent = ConversationalAgent.from_llm_and_tools(llm=llm, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors=True, output_parser=output_parser, stop=["\nObservation:"]) agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent=agent, tools=tools, verbose=True,memory=None, ...