tools,system_message:str):"""Create an agent."""functions=[convert_to_openai_function(t)fortintools]prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("system","You are a helpful AI assistant, collaborating with other assistants."" Use the provided tools to progress towards answering the question."" If...
'Authorization':f'Bearer{api_key}'}# 准备数据data={'model':'gpt-4','messages':[{'role':'user','content':'什么是图计算?'}],'temperature':0.7}# 调用APIurl='https://api.openai.com/v1/chat/completions'response=requests.post(url,json=data,headers=...
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...
2.3 OpenAI 多功能代理 2.4 计划与执行 2.5 ReAct 2.6 ReAct document store 2.7 通过搜索自行询问 2.8 结构化工具会话 三、使用方式 3.1 为OpenAI Function Agent 添加内存 3.2 结合代理和向量存储 3.3 异步API 3.4 创建ChatGPT 克隆体 3.5 使用 OpenAI Functions Agent 自定义函数 3.6 自定义代理 3.7 具有工具检...
在LangChain的世界里,Agent是一个智能代理,它的任务是听取你的需求(用户输入)和分析当前的情境(应用场景),然后从它的工具箱(一系列可用工具)中选择最合适的工具来执行操作。这些工具箱里装的是LangChain提供的各种积木,比如Models、Prompts、Indexes等。 如下图所示,Agent接受一个任务,使用LLM(大型语言模型)作为它的...
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 ...
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。 代理对于处理从简单的自动响应到复杂的上下文感知交互等任务至关重要。 例如,您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代理。使用给定的代理...
完整代码见仓库:https:///zpillsbury/ai-agent。 资源准备 Tavily API key OpenAI API key MongoDB Atlas Langsmith API key 首先,在你的.env文件里加上几个关键的环境变量,包括openai_key、tavily_key和mongo_uri。 📝 .env OPENAPI\_KEY\=OPENAI\_KEY=sk-proj-XXXXXX ...
LangChain 中 Agent 组件的架构图如下,本质上也是基于 Chain 实现,但是它是一种特殊的 Chain,这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程,它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用 LLM 进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Tool...
最近OpenAI发布了名为《A Practical Guide to Building AI Agents》的指导手册,这份短短34页的文件被认为是当前构建AI智能体的最佳资源,引发业界赞誉,甚至被奉为“Agent圣经”。 Harrison Chase却批评这份Agent开发指南“具有误导性”,认为其过于强调Agent与Workflow的二元对立,而现实中系统往往是混合体。他指责该指南脱...