importcom.langchain.agents.Agent;importcom.langchain.agents.AgentExecutor;importcom.langchain.agents.AgentType;importcom.langchain.llms.LargeLanguageModel;importcom.langchain.tools.Tool;importjava.util.Arrays;importjava.util.List;publicclassAgentCreator{publicstaticAgentcreateAgent(LargeLanguageModel llm,Lis...
这里的AgentExecute存在的问题是:过于黑盒,所有的决策过程隐藏在AgentExecutor背后,缺乏更精细的控制能力,在构建复杂Agent的时候受限。这些精细化的控制要求比如: 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...
#实际AgentExecutor中的部分相关代码:for agent_action in actions: if run_manager: run_manager.on_agent_action(agent_action, color="green") # Otherwise we lookup the tool if agent_action.tool in name_to_tool_map: tool = name_to_tool_map[agent_action.tool] return_direct = tool.return_dire...
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.agents import initialize_agent tools = [search, random_tool, life_tool] # conversational agent memory memory = ConversationBufferWindowMemory( memory_key='chat_history', k=3, return_messages=True ) # create our ...
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。
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) ...
2)允许与 LLM 模型与环境进行交互,通过Agent使用工具。 图1. 02 LangChain核心组件 理解,首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板,当获取到模板后进行模板加载,加载阶段会将产物转换为视图树的结构,转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值,通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件...
# 定义工具 @tool def get_word_length(word: str) -> int: """Returns the length of a word.""" return len(word) 创建一个Agent # 创建Agent agent = ( { "input": lambda x: x["input"], "agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_tool_messages( x["intermediate_steps"] ), ...
创建一个Agent # 创建Agent agent = ( { "input": lambda x: x["input"], "agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_tool_messages( x["intermediate_steps"] ), } | prompt | llm_with_tools | OpenAIToolsAgentOutputParser() )
在本文范例,我们使用LangChain4J的高阶API来创建一个简单的Agent,用户通过Agent与ERNIE-Bot交互,并通过ERNIE-Bot的Function calling功能来调用工具(以下称为Tool,即外部API),模拟一个非常简单的本地商店发现与下单场景。范例的目的除了学习LangChain4J的Agent与Tool之基本开发外,还包括部分的协议追踪分析。我们使用Kotlin...