# 初始化 ReAct 代理 from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) 案例说明 主要围绕集成和扩展LangChain框架来实现特定任务的自动化决策。它结合了OpenAI的语言模型、Tavily API搜索功能和...
from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType from langchain.llms import OpenAI # 初始化LLM llm = OpenAI(temperature=0) # 加载工具 tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) # 初始化ReAct agent agen...
初始化agent agent = initialize_agent(tools, llm, agent = AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) question = '小猪佩奇是谁' agent.run(question) 复制 完整代码如下 from langchain.llms.human import HumanInputLLM from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import init...
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) You can inspect the prompt that the ReAct agent uses. It’s pretty much as described in the paper, but with no examples. That’s why it’s calledZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. print(agent.agent...
# 初始化一个Structured类型的Agent agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) async def run(): response = await agent_chain.arun(input="打开百度,并看一下网页标题") print(response) if __name__ =...
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...
我们真正想做的是知道如何创建 Agent,它结合了我们迫切想要的 ReAct 工作流。幸运的是,有一个演示,它利用了 SerpApi 和另一个数学计算工具,展示了 LangChain 如何区分和使用两种不同的工具: fromlangchain.agentsimportload_toolsfromlangchain.agentsimportinitialize_agentfromlangchain.agentsimportAgentTypefromlangcha...
If you expect output it should be printed out.""",)tools=[python_repl]agent=initialize_agent(tools,llm,agent="zero-shot-react-description",verbose=True)agent.run("What is the 10th fibonacci number?") agent的类型是AgentExecutor,继承自Chain,调用agent.run()方法会调用Chain的run()方法。
agent = initialize_agent( tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True, return_intermediate_steps=True, memory=ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", input_key='input', output_key="output") ) ogabrielluiz, mzhadigerov, fourseven, michaelnation26, MaksTarnavskyi...
5.2 根据LangChain+通义千问构建Agent 根据前面申请的通义千问KEY和LangChain调用LLMChain获取Agent模型调用。 新建agent02.py文件: import os from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults from langgraph.prebuilt import create_react_agent from langchain_community.llms import Tongyi...