LangChain 中常用的 Agent 都属于Action Agent。 Action Agent 的控制流程是发送用户的输入后,如果需要,Agent 会寻找一个工具并运行它,然后 Agent 会检查该工具的输出;Agent 可以串联多个工具,可以将某个工具的输出作为下一个工具的输入,从而实现复杂和特定的任务。 LangChain 中的 Agent 关于LangChain 已经集成的 ...
Chain和Agent是无状态的,只能独立地处理每个传入的查询,Memory 可以管理和操作历史消息。一个带存储的Agent例子如下: 一个基于问答历史记录的聊天agent。 它首先定义了搜索工具,并使用ZeroShotAgent生成 prompts。 然后创建一个ConversationBufferMemory对象保存历史消息。 将agent、搜索工具和内存对象封装成AgentExecutor。 ...
#AgentExecutor的核心逻辑,伪代码:next_action = agent.get_action(...)while next_action != AgentFinish: observation = run(next_action) next_action = agent.get_action(...,next_action, observation)return next_action #实际AgentExecutor中的部分相关代码:for agent_action in actions: if run_manager:...
#实际AgentExecutor中的部分相关代码:foragent_actioninactions:ifrun_manager:run_manager.on_agent_action(agent_action, color="green")# Otherwise we lookup the toolifagent_action.toolinname_to_tool_map:tool = name_to_tool_map[agent_action.tool]return_direct = tool.return_directcolor = color_map...
名字定义了这个Tool的名字,这样语言模型可以用Action: 名字[参数]的形式,来对你定义的Tool进行调用。 func告诉了系统如果语言模型想要调用这个函数,应该使用哪个函数来调用。 而description则会影响语言模型是否会调用这个对应的Tool。在定义完这个Tool之后,Sam用这两个工具组合搜索,形成了一个基础的agent from langchain...
某个Agent要求首先强制调用某个Tool 在Agent运行过程中增加人机交互步骤 能够灵活更换Prompt或者背后的LLM 多Agent(Multi-Agent)智能体构建的需求,即多个Agent协作完成任务的场景支持。(这也是Langchain相对于竞争对手Autogen等最薄弱的能力之一,也是众多开发者千呼万唤的特性) ...
在Agent运行过程中增加人机交互步骤 能够灵活更换Prompt或者背后的LLM 多Agent(Multi-Agent)智能体构建的需求,即多个Agent协作完成任务的场景支持。(这也是Langchain相对于竞争对手Autogen等最薄弱的能力之一,也是众多开发者千呼万唤的特性) 所以,让我们简单总结LangGraph诞生的动力:LangChain简单的链(Chain)不具备“循环...
LangChain 中 Agent 组件的架构图如下,本质上也是基于 Chain 实现,但是它是一种特殊的 Chain,这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程,它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用 LLM 进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Tool...
2.5.1 Agent 核心组件 Agent：代理，负责调用 LLM 以及决定下一步的 Action。其中 LLM 的 prompt ...
LangChain 中 Agent 组件的架构图如下,本质上也是基于 Chain 实现,但是它是一种特殊的 Chain,这个 Chain 是对 Action 循环调用的过程,它使用的 PromptTemplate 主要是符合 Agent Type 要求的各种思考决策模版。Agent 的核心思想在于使用 LLM 进行决策,选择一系列要执行的动作,并以此驱动应用程序的核心逻辑。通过 Tool...