agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt) 在上述代码中,函数create_tool_calling_agent创建了一个代理,将根据接收到的输入和提示来调用相应的工具。 (4)结合代理与AgentExecutor:最后,将代理(大脑)与AgentExecutor(将重复调用代理并执行工具)内的工具结合起来。 from langchain.agents import AgentExe...
在AgentExecutor 的_take_next_step 方法的驱动下,我们进一步Debug,深入self.agent.plan方法,来到了整个行为链条的第一步——Plan,这个Plan的具体细节是由Agent类的Plan方法来完成的,你可以看到,输入的问题将会被传递给llm_chain,然后接收llm_chain调用大模型的返回结果。 再往前进一步,我们就要开始调用大模型了,那...
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能够像生物一样循环处理信息和任务。 观察(Observation) 在这个阶段,代理通过其输入接口接收外部的触发,比如用户的提问或系统发出的请求。代理对这些输入进行解析,提取关键信息作为处理的基础。观察结果通常包括用户的原...
LangChain 受欢迎的主要原因之一是它对智能体的支持。大多数智能体主要定义为以某种循环方式运行 LLM。到目前为止，他们实现这一点的唯一方式是使用 AgentExecutor。他们为 AgentExecutor 添加了很多参数和功能，但它仍然只是运行循环的一种方式。在新版本中，LangChain 官宣了 langgraph，这是一个可以将语言智能体创建...
问题一:LangChain 中的Agent 执行过程:AgentExecutor是什么? LangChain 中的Agent 执行过程:AgentExecutor是什么? 参考回答: AgentExecuter 负责迭代运行代理,直至满足设定的停止条件,这使得 Agent 能够像生物一样循环处理信息和任务。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: ...
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) agent_executor.invoke({"input": "What's the date today?"}) 丹尼尔:每个单词我都懂,毕竟我是过了英语 4 级的男人。但...你还是赶紧解释一下吧! 蛋先生:代码嘛,我就不多解释了。我只想通过简单地拆解下上面代码的内部工作流程...
#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 toolif agent_action.tool in name_to_tool_map:tool = name_to_tool_map[agent_action.tool]return_direct = tool.return_directcolor =...
创建Agent并执行 agent 可以直接调用LangChain提供的create_tool_calling_agent方法,创建。 agent = create_tool_calling_agent(llm_with_tools, tools, prompt) 1. 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。
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) 其中create_openai_tools_agent,是 LangChain 对于使用 OpenAI 工具的Agent的封装: defcreate_openai_tools_agent( llm: BaseLanguageModel, tools:Sequence[BaseTool], prompt: Cha...
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) 6.创建Agent Executor fromlangchain.agentsimportAgentExecutor agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)#设置 verbose=True,以观察 Agent 调用过程 (三)调用实例 ...