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...
agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory) ## 使用 checkpointer 建立记忆 ## 使用代理 config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}} #指定 thread_id 的名称,针对性地管理 memory ## 打个招呼 for chunk in agent_executor.stream( ...
LangChain 中有一个遗留agent概念,我们正逐步弃用它:AgentExecutor。AgentExecutor 本质上是代理的运行时。它是一个很好的起点,但是,当您开始拥有更多自定义代理时,它不够灵活。为了解决这个问题,我们构建了 LangGraph 作为这种灵活、高度可控的运行时。 如果您仍在使用 AgentExecutor,请不要担心:我们仍然有关于如何使...
for chunk in agent_executor.stream( {"messages": [HumanMessage(content="灵积模型是什么")]} ):print(chunk) print("---") # 建议使用工具:multiply for chunk in llm_with_tools.stream("计算 10 的 5 倍的结果"):print(chunk) print("---") {'agent': {'messages': [AIMessage(content='...
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为...
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...
AgentExecutor的实例。整个链条基于LCEL。因此,我假设使用 stream 方法会产生开箱即用的流输出,但事实并非如此。 例如这段代码 for token in my_agent.stream({"input": query, "chat_history": chat_history}): print(token, end="", flush=True) 写出3 个元素,基本上是 AgentExecutor 所采取的步骤。
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为...
from langchain.agents.output_parsers.openai_tools import OpenAIToolsAgentOutputParser from langchain.agents import AgentExecutor llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo-preview", temperature=0) # llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0) ...
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为...