AgentExecutor相当于是Agent组件的运行管理环境,负责调用和管理Agent组件,执行Agent组件制定的行动计划以及处理其他一些复杂的情况,比如日志记录、错误兼容处理等。 agent 类图 这里是拿 chat_agent 举例,实际上 LangChain 内置的 agent 继承关系几乎都是一样的,通过这个图我们也能很清楚地知道如果我们自己想自定义一个 ...
第一个方框中首先将next_step_output分成了 AgentAction 以和 observation 两部分; 然后第二个方框中判断当前使用工具的输出是否为直接输出结果,如果是,则输出 AgentFinish 来终止 AgentExecutor 的中的循环。因为上面我们自定义的工具设置了 return_direct=true,所以这里返回的正是 AgentFinish。 这里说明一下,如果工...
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; 控制循环的条件除了 AgentFinish ...
#AgentExecutor的核心逻辑,伪代码:next_action = agent.get_action(...)while next_action != AgentFinish: observation = run(next_action) next_action = agent.get_action(...,next_action, observation)return next_action #实际AgentExecutor中的部分相关代码:for agent_action in actions: if run_manager:...
agent的类型是AgentExecutor,继承自Chain,调用agent.run()方法会调用Chain的run()方法。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 classChain(BaseModel,ABC):"""Base interface that all chains should implement."""defrun(self,*args:str,**kwargs:str)->str:"""Run the chain as text...
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...
在本视频中,我们将介绍如何在LangGraph中重新创建规范的LangChain“AgentExecutor”功能。这样做的好处是,修改它的某些部分以适应自己的自定义逻辑要容易得多。Notebook: https://github.com/langchain-ai/langg...GitHub Repo:https://github.com/langchain-ai/langgraph
LangChain 是一个优秀的 LLM 应用开发框架,让普通开发者能够快速入门 LLM 应用开发,能够轻松地实现预期功能。它封装了非常多的功能,让开发者在使用时变得...
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: ...