在agent的模块的完整使用例子为: fromlangchain.agents.agent_toolkitsimportcreate_python_agentfromlangchain.agentsimportload_tools,initialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypefromlangchain.tools.python.toolimportPythonREPLToolfromlangchain.pythonimportPythonREPLfromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAI# 1.实...
return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True) if __name__ == '__main__': agent_executor.invoke({"input": "请根据以上源码生成文件", "code": """def test_demo(): return True"""}) 由以上的步骤,即可生成一个源码文件: 在生成源码文件后,可以继续补充提示词,要求Agent 执行对应...
memory=memory ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 这里的关键点是: AgentType.OPENAI_FUNCTIONS: 这种Agent类型特别适合使用OpenAI的function calling特性。 verbose=True: 启用详细输出,有助于调试。 handle_parsing_errors=True: 自动处理解析错误,提高Agent的稳定性。 memory=memory: 将我们之前定义的...
"handle_parsing_errors":True } ifagentTypein[ AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION ]: agent_params["memory"]=self.memory #初始化代理 agent=initialize_agent(**agent_params) print("---") tr...
agent= initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, handle_parsing_errors=True, verbose = True) agent参数 agent参数 CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION中的CHAT部分,表示这是一个专门为Chat模型优化的代理。REACT部分表示一种组织Prompt的技术,能够最大化语言模型的推理能力...
web_agent = create_structured_chat_agent(llm, tools, prompt)# Create an agent executor by passing in the agent and toolsweb_agent_executor = AgentExecutor( agent=web_agent, tools=tools, verbose=True, return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True) ...
handle_parsing_errors=True) if __name__ == '__main__': agent_executor.invoke({"input": """ 请根据以下步骤完成我让你完成操作,没有完成所有步骤不能停止: 1. 先根据以上源码生成文件。 2. 根据上一步生成的源码文件,进行执行测试用例操作,并返回终的执行结果 ...
# load_case 的返回结果是接口的自动化测试用例chain =( RunnablePassthrough.assign(code=load_case)| agent1)agent_executor = AgentExecutor( agent=chain, tools=tools_all, verbose=True, return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True)if __name__ =='__main__': agent...
)llm = ChatOpenAI()app_agent = create_structured_chat_agent(llm, tools, prompt)# Create an agent executor by passing in the agent and toolsapp_agent_executor = AgentExecutor( agent=app_agent, tools=tools, verbose=True, return_intermediate_steps=True, handle_parsing_errors=True)q...
An output parsing error occurred. In order to pass this error back to the agent and have it try again, passhandle_parsing_errors=Trueto the AgentExecutor. Description I already search on issued and stumbled uponthisandthisissues but non of them address the issue properly. I'm using an agen...