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...
下面对不同的Agent类型进行说明 CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION 针对对话场景优化的代理 为优化对话系统的智能化能力,langchain采用代理模式: 系统定义了不同工具函数,如搜索引擎查询接口 用户提问时,代理首先检查是否需要调用工具函数 如果调用搜索查询,就利用接口搜索答案 否则将问题通过语言模型进行自然对话 全过程与历史...
LangChain 中 Agent 组件的架构图如下,本质上也是基于 Chain 实现,但是它是一种特殊的 Chain,这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程,它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用 LLM 进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Tool...
fromlangchain.agentsimportcreate_structured_chat_agent# 创建 structured chat agentagent = create_structured_chat_agent(llm, tools, prompt) 3)创建Agent执行器 创建Agent执行器 fromlangchain.agentsimportAgentExecutor# 传入agent和tools来创建Agent执行器agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools,...
LangChain 中 Agent 组件的架构图如下,本质上也是基于 Chain 实现,但是它是一种特殊的 Chain,这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程,它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用 LLM 进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Tool...
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计 作者:范志东 我想做一个尝试,看看能不能用尽量清晰的逻辑,给“AI外行人士”(当然,我也是……)引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Boot...
https://www.alang.ai/langchain/101/lc07 一:基本流程和概念 (一)概念 LangChain Agent的核心思想是,使用大语言模型选择一系列要执行的动作。 在Chain中,一系列动作是硬编码在代码中的。 在Agent中,大语言模型被用作推理引擎,以确定要采取的
agent 可以直接调用LangChain提供的create_tool_calling_agent方法,创建。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 agent=create_tool_calling_agent(llm_with_tools,tools,prompt) 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。
从API到Agent:万字长文洞悉LangChain工程化设计 简介:给“AI外行人士”引入一下LangChain,试着从工程角度去理解LangChain的设计和使用。同时大家也可以将此文档作为LangChain的“10分钟快速上手”手册,本意是希望帮助需要的同学实现AI工程的Bootstrap。 作者:范志东...
近年来,低代码和模块化AI开发越来越受欢迎。这一趋势旨在使更多的人能够进行AI开发,而不仅仅是有经验的编码人员。而LangChain 和Dify都是这其中用于构建Agent智能体应用的热门工具,通过提供不同的设计理念和功能特点,服务不同的场景和客户。但是对于这两种工具具体如何选择,的确是很多小伙伴现在的疑惑。