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...
#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...
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...
#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 =...
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: ...
5.创建Agent(传递进入llm、tools、prompt):这里以create_openai_tools_agent为例 fromlangchain.agentsimportcreate_openai_tools_agent agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) 6.创建Agent Executor fromlangchain.agentsimportAgentExecutor ...
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。
AgentExecutor组件 其中tools在两个组件的创建过程中均涉及到了,因为在创建Agent组件的时候tools需要用来组成提示词,创建AgentExecutor的时候,是需要根据推理去实际调用tools。 agent的主要作用就是依靠大语言模型进行推理,它的核心方法是plan方法,也就是访问大语言模型获得计划。
from langchain.agents import AgentExecutor, AgentOutputParser from langchain.schema import AgentAction, AgentFinish # 自定义解析类 class CustomOutputParser(AgentOutputParser): def get_format_instructions(self) -> str: return FORMAT_INSTRUCTIONS ...