from langgraph.prebuilt.tool_executorimportToolExecutor,ToolInvocationdefcreate_agent(llm,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 ...
2.2 OpenAI 功能 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...
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4",temperature=0.1)prompt=hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")tools=get_function_tools()agent=create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)agent_executor=AgentExecutor(agent=agent,tools=tools,verbose=True)agent_executor.invoke({"input":"Who is the owner of...
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent") tools = get_function_tools() agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) agent_executor.invoke({"input": "Who is the owner of Tesla company? Let me...
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...
在LangChain中,create_openai_functions_agent是一个便捷的函数,用于创建能够与OpenAI提供的函数交互的代理。这使得开发人员可以创建智能应用程序,通过代理与用户进行更自然、更有效的对话。 配置环境变量 访问[Tavily](用于在线搜索)注册账号并登录,获取API 密钥 ...
# Construct the OpenAI Functions agent agent_runnable = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt) 然后,我们定义图形的状态,它跟踪随时间的变化。这种状态允许图中的每个节点更新整体状态,从而省去了不断传递的麻烦。我们还将决定如何应用这些更新,无论是覆盖现有数据还是添加到其中。
有一个方便的 create_tool_calling_agent() 构造函数，它显然使旧的变体（如 create_react_agent() 和 create_openai_functions_agent()）过时（并且它本身现在也被 LangGraph 等效项所取代）。这 几乎 适用于此用例，但它不强制使用工具，这是在使用基于工具的实现来实现结构化输出时所必需的。因此，我不得不...
由于 Completions 已经被标记为 Legacy（不建议使用），所以在实际应用中，建议使用 Chat Model 类型的 Agent 就可以了。丹尼尔：哦，抛开 LLM 类型，还有 OpenAI Tools / OpenAI Functions / Structured Chat / JSON Chat。那这些又该如何选择呢？蛋先生：OpenAI functions 参数已经过时了，建议使用 tools 参数。So...
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 ...