在LangChain框架中,Agent被赋予了更加丰富的内涵,它不仅能够感知环境、做出决策,还能够通过调用LLM和其他工具来执行复杂任务。Agent的特性主要包括自主性、反应性、主动性和社会性,这些特性使得Agent能够在没有人工干预的情况下独立完成任务,并根据环境的变化做出相应的反应。二、Agent的工作原理 Agent的工作原理主要涉及到...
在LangChain中,代理(Agent)是与用户进行交云的主体,它使用上面定义好的tools和LLM来处理用户的输入并提供响应。 # 代理初始化,结合工具和聊天模型agent = initialize_agent(tools, chat_model, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) 现在,我们可以开始与用户的交互: print("...
该工具集包含了"llm-math"和"wikipedia"这两个工具,最后我们创建了一个代理(agent), 在创建代理时我们将llm 和tools作为参数传递给了代理,我们还设置了代理的类型为AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,接下来我们来看一下agent的内置prompt模板:
结构化Agent XML Agent Agent迭代器 结构化输出 总结 完整代码 v1.0官方文档|最新文档 一、LangChain入门开发教程:Model I/O 二、基于LangChain的RAG开发教程 LangChain是一个能够利用大语言模型(LLM,Large Language Model)能力进行快速应用开发的框架: 高度抽象的组件,可以像搭积木一样,使用LangChain的组件来实现我...
代理支持:LangChain引入了代理(Agent)的概念,代理可以根据给定的工具和指令,自主决策执行哪些操作,从而完成特定任务。这种方式比硬编码执行步骤更加灵活和智能。 数据感知:LangChain支持将LLM与各种数据源(如文档、API、数据库等)相结合,使LLM能够基于实际数据进行推理和决策。 生态系统支持:LangChain提供了对多种LLM...
llm=llm, verbose=True, max_iterations=3, memory=memory,) output_1=conversational_agent.run("when you add 4 and 5 the result comes 10.") output_2=conversational_agent.run("4 + 5 is ") print(output_1) print(output_2) 上面的代码通过导入必要的模块、设置了OpenAI LLM API Key、加载LLM-...
实例化llm 创建prompt 利用tool + llm + prompt创建agent 利用agent + tool创建agent executor from typing import Type, Optional, List, Callable, Any from docmesh_agent.tools.base import BaseAgentTool from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor from langchain_core.prompts impo...
如果说Chain是LangChain中的基础连接方式，那么Agent就是更高阶的版本，它不仅可以绑定模板和LLM，还能够...
第一步，Agent 将用户的问题直接扔给 LLM 第二步，LLM 推理出可以使用 get_current_time 这个小工具来回答这个问题，于是它用 JSON 的形式告诉 Agent 去执行这个工具。第三步，Agent 将 get_current_time 工具的执行结果呈现给 LLM 最后一步，LLM 把工具的输出内容进行总结，然后把答案扔给 Agent。Agent 把这个...
RAG可以作为LangChain(如果它是一个语言处理工具)的一部分,用于提供更加丰富和准确的语言生成能力。 AIAgent可能使用LangChain来处理自然语言的任务,比如理解用户输入和生成响应。 同时,AIAgent也可以利用RAG技术来提高其在特定任务(如问答或对话系统)中的性能,尤其是在需要外部知识来支持决策时。