Langchain的create_react_agent()方法是创建react agent的方法,在默认情况下,针对LLM的输出使用了ReActSingleInputOutputParser # langchain.agents的create_react_agent源码,# 默认使用ReActSingleInputOutputParserdefcreate_react_agent(llm:BaseLanguageModel,tools:Sequence[BaseTool],prompt:BasePromptTemplate,output_pars...
Multi-Agent系统(MAS)是由多个Agent组成的集合,这些Agent成员之间相互协调、相互服务,共同完成一个任务。MAS的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的、易于管理的系统。在LangChain中,Multi-Agent系统利用语言模型(LLM)的归纳推理能力,通过多个Agent的协同合作,高效完成复杂任务。三、Tools工具与Multi-...
agent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verbose=False) Structured input ReAct 这里采用 multi-input tools 多个输入工具。原先的 agents 能够被配置为指定的 Action input 作为单独的字符串。但此代理可以使用工具的参数架构来创建结构化的操作输入。这对于更复杂的工具使用非常...
importcom.langchain.agents.Agent;importcom.langchain.agents.AgentExecutor;importcom.langchain.agents.AgentType;importcom.langchain.llms.LargeLanguageModel;importcom.langchain.tools.Tool;importjava.util.Arrays;importjava.util.List;publicclassAgentCreator{publicstaticAgentcreateAgent(LargeLanguageModel llm,Lis...
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...
Question: {input} Thought:{agent_scratchpad} 我们注意到,尽管工具说明中指出代理应首先使用文档存储,但LLM并没有严格遵守这条规则。因此,我们可以在提示的React方法描述部分明确这一要求。特别是,在React动作组件中需要提到这一点。 修改后的提示词: agent.agent.llm_chain.prompt.template = ''' ...
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。
LCEL创建一个Agent,与Chain类似 ''' agent = ( {input:{输入信息}, agent_scratchpad:{中间步骤}} | prompt | model | AgentOutputParser() ) ''' 注意:Agent需要使用agent_executor调用,以增加上述两个能力 ''' agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tool_list, verbose=True) ...
截至目前,我们共实作了三块主要代码,AiService、Assistant、及Tools,这已经构成完备的LangChain4J Agent。为了营造更逼真的测试环境,我们再写一个简单的Web服务(也是使用Quarkus的缘故),并写一个简易的前端以便测试。 Web服务代码 这个服务非常简单,只有一个接收前端POST请求的接口,路径为/llm/chat,接口内调用Ai...
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"] ), } | prompt | llm_with_tools | OpenAIToolsAgentOutputParser() )