#创建python agentagent=create_python_agent(llm,tool=PythonREPLTool(),verbose=True)#待排序的customer_listcustomer_list=[["Harrison","Chase"],["Lang","Chain"],["Dolly","Too"],["Elle","Elem"],["Geoff","Fusion"],["Trance","Former"],["Jen","Ayai"]]#对customer_list安last name,firs...
实际上,我们可以在Langchain中做类似的事情。在这里,我导入了create_python_agent,以及来自 Langchain 的PythonREPLTool工具。 然后,我们使用OpenAI语言模型实例化一个python代理执行器,这样我们就可以让语言模型运行Python代码。 # Import Python REPL tool and instantiate Python agentfromlangchain.agents.agent_toolkits...
这部分的原理可能有点复杂，所以让我们来看一个简单的例子，来演示如何用LangChain中的一个Python代理来解决一个简单的数学问题。这个代理是通过调用我们的LLM来执行Python代码，并用NumPy来求解方程的根：# 导入Python REPL工具并实例化Python代理from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agentfrom la...
from langchain.agents.agent_toolkits import create_python_agentfrom langchain.tools.python.tool import PythonREPLToolfrom langchain.llms.openai import OpenAIfrom langchain.agents.agent_types import AgentTypeagent_executor = create_python_agent(llm=OpenAI(temperature=0, max_tokens=1000),tool=PythonREPL...
2. Python Agent 代码语言:javascript 复制 agent = create_python_agent( llm, tool=PythonREPLTool(), verbose=True ) import langchain langchain.debug=True customer_list = [["Harrison", "Chase"], ["Lang", "Chain"], ["Dolly", "Too"], ["Elle", "Elem"], ["Geoff","Fusion"], ["Tran...
2.Python Agent LangChain 还提供了一个 Python REPL工具,允许您的 LLM 代理执行 Python 代码并执行各种编程任务。 agent = create_python_agent(llm, tool=PythonREPLTool(), verbose=True) customer_list = [ ["Harrison","Chase"], ["Lang","Chain"], ...
LangChain 还提供了一个 Python REPL工具,允许您的 LLM 代理执行 Python 代码并执行各种编程任务。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 agent = create_python_agent(llm, tool=PythonREPLTool(), verbose=True) customer_list = [ ["Harrison", "Chase"], ["Lang", "Chain"], ["...
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...
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 ...