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 tool if agent_action.tool in name_to_tool_map: tool = name_to_tool_map[agent_action.tool] return_direct = tool.return_dire...
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:foragent_actioninactions:ifrun_manager:run_manager.on_agent_action(agent_action, color="green")# Otherwise we lookup the toolifagent_action.toolinname_to_tool_map:tool = name_to_tool_map[agent_action.tool]return_direct = tool.return_directcolor = color_map...
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...
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始输...
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 ...
2、AgentExecutor Agent执行器是Agent的运行时对象。实际的操作是调用Agent智能体,执行它选择的操作,将操作输出传递回Agent,然后重复。伪代码大致如下所示: next_action = agent.get_action(...)whilenext_action != AgentFinish: observation = run(next_action) ...
从上图我们看到AgentExecutor的执行过程,实际上就是一个循环执行推理的过程,推理过程分两个大的步骤: 一是访问 LLM 获得计划,也就是 agent.plan 方法; 二是根据计划选择是否执行 tool,也就是 tool.run; 根据AgentFinish 和 AgentAction 这两种状态值来判断是继续循环还是返回结果; ...