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...
LangChain Agent Executor 原理 Agent Executor 是 LangChain 中的一个核心组件,负责协调和执行 Agent 的行为。它的主要原理如下: 决策循环:实现了"观察-思考-行动"的循环。 工具管理:管理和调用各种工具(Tools)。 状态跟踪:维护 Agent 的状态和对话历史。 输入输出处理:处理用户输入和生成最终输出。 Agent Executo...
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: https://developer.aliyun.com/ask/658705 问...
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,...
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...
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...
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...
fromlangchain.agentsimportAgentExecutor# 创建 AgentExecutoragent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)# 运行搜索agent_executor.run("查找最热门的 AI 代理初创公司及其功能") 以上是 Metaphor Search Agent 的主要功能和使用示例。
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 ...
执行器(Agent Executor):LangChain提供了Agent Executor,这是一个用来运行代理并执行其决策的工具,负责协调代理的决策和实际的工具执行。 可扩展性(Scalability):LangChain的Agents考虑了扩展性,允许它们处理更复杂的任务和更大的数据集。 文档和社区支持(Documentation and Community Support):LangChain提供了详细的文档和...