在LangChain里,Agent主要包括Agent类型、AgentExecutor、Tools这几个部分。 1、Agent类型 不同类型的Agent有不同的推理的提示词风格、对应的编码输入方式以及解析输出方式。 内置的Agent类型有下面几种: 其中,OpenAI Tools、OpenAI Functions这两个类型主要针对OpenAI制定的,OpenAI Tools试了下智谱AI的GLM4也能用。特别...
agent=agent, tools=tools, callback_manager=callback_manager, **kwargs ) AgentExecutor类继承自Chain类,from_agent_and_tools返回一个AgentExecutor对象 在agent_chain.run()调用run方法时由于AgentExecutor子类未实现run()函数,因此会调用父类Chain中的run()函数 3.agent_chain.run()函数 位于chains.base.py...
agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools( agent=agent, tools=tools, verbose=True ) agent_executor.run("How many people live in canada as of 2023?") 3.7 具有工具检索功能的自定义代理 使用检索来选择用于回答代理查询的工具集。当您有很多工具可供选择时,这非常有用。您无法将所有工具的描...
system_message=SYSTEM_MESSAGE_PREFIX,# 指定提示词前缀llm=llm, tools=tools, memory=memory, verbose=True,# 是否打印调试日志,方便查看每个环节执行情况output_parser=output_parser#) agent = AgentExecutor.from_agent_and_tools( agent=chat_agent, tools=tools, memory=memory, verbose=True, max_iterations=...
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。
使用LangChain4J实现Agent与Tool调用,一些LLM除了生成文本,还可触发操作。所有支持tools的LLMs可在此处找到(参见“Tools”栏)。有一个被称为“工具(tools)”或“函数调用(functioncalling)”的概念。它允许LLM在必要时调用一或多个由开发者定义的工具。工具可以是任
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...
packagedev.langchain4j.agent.tool;// 包含工具所有信息publicclassToolSpecification{// 工具的`名称`privatefinalString name;// 工具的`描述`privatefinalString description;// 工具的`参数`及其描述privatefinalToolParameters parameters; 推荐尽可能提供关于工具的所有信息:清晰的名称、详尽的描述和每个参数的描述等。
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...