在本文范例,我们使用LangChain4J的高阶API来创建一个简单的Agent,用户通过Agent与ERNIE-Bot交互,并通过ERNIE-Bot的Function calling功能来调用工具(以下称为Tool,即外部API),模拟一个非常简单的本地商店发现与下单场景。范例的目的除了学习LangChain4J的Agent与Tool之基本开发外,还包括部分的协议追踪分析。我们使用Kotlin...
#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...
packagedev.langchain4j.agent.tool;// 包含工具所有信息publicclassToolSpecification{// 工具的`名称`privatefinalString name;// 工具的`描述`privatefinalString description;// 工具的`参数`及其描述privatefinalToolParameters parameters; 推荐尽可能提供关于工具的所有信息:清晰的名称、详尽的描述和每个参数的描述等。
from langchain_core.tools import tool from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import AIMessage from langchain_openai import ChatOpenAI DEEPSEEK_API_KEY = "" llm = ChatOpenAI( model="deepseek-chat", openai_api_key=DEEPSEEK_API_KEY, openai_api_base="https://api...
在本文范例,我们使用LangChain4J的高阶API来创建一个简单的Agent,用户通过Agent与ERNIE-Bot交互,并通过ERNIE-Bot的Function calling功能来调用工具(以下称为Tool,即外部API),模拟一个非常简单的本地商店发现与下单场景。范例的目的除了学习LangChain4J的Agent与Tool之基本开发外,还包括部分的协议追踪分析。我们使用Kotlin...
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。
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 ...
LangChain Agent:是一个能够根据提示语(prompt)自动执行一系列操作并返回结果的智能体。它使用大模型(LLM)进行决策和生成操作计划,然后执行这些计划。 自定义Tool:是Agent可以调用的一个功能单元,它实现了特定的业务逻辑或与外部服务的交互。自定义Tool可以是通过HTTP或客户端调用第三方服务,也可以是本地实现的逻辑,还...
LangChain Agent的终极指南,本教程是您使用Python创建第一个agent的重要指南,请立即开始你的LLM开发之旅。 一、什么是LangChain Agent(代理) LangChain中代理背后的想法是利用语言模型以及要执行的一系列操作。代理正在使用推理引擎来确定要执行哪些操作来获取结果。
# 定义工具 @tool def get_word_length(word: str) -> int: """Returns the length of a word.""" return len(word) 创建一个Agent # 创建Agent agent = ( { "input": lambda x: x["input"], "agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_tool_messages( x["intermediate_steps"] ), ...