LangChain 提供了几种不同类型的 Agent Executor: 基础Agent Executor: 最常用的类型 适用于大多数通用任务 Plan-and-Execute Agent Executor(和 ReAct 类似,重要且常用): 先制定整体计划,然后逐步执行 适合复杂、多步骤的任务 OpenAI Functions Agent Executor(重要且常用): 利用OpenAI 的函数调用功能 提供更...
OpenAI Functions Agent的工作流程: 1. 用户提问,语言模型判断是否需要调用功能函数 2. 如果需要,调用定义好的Calculator函数 3. Calculator函数通过LLM计算公式结果 4. 将公式执行结果返回给语言模型 5. 语言模型将结果翻译成自然语言给用户 通过这种模式: - 语言模型可以调用外部函数完成更复杂任务 - 用户提问范围不...
from langgraph.prebuilt.tool_executorimportToolExecutor,ToolInvocationdefcreate_agent(llm,tools,system_message:str):"""Create an agent."""functions=[convert_to_openai_function(t)fortintools]prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("system","You are a helpful AI assistant, collaborating with other ...
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: 将我们之前定义的记忆组件传递给Agent。 4 查看默认的agents prompt啥样 了解Agent使用的默认提示词模板...
In the OpenAIFunctionsAgent class, there is an asynchronous method called 'aplan' which is used to decide what to do given some input. This method uses the 'apredict_messages' method of the 'llm' object, which is likely an asynchronous generator function. ...
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...
1、Agent类型 不同类型的Agent有不同的推理的提示词风格、对应的编码输入方式以及解析输出方式。 内置的Agent类型有下面几种: 其中,OpenAI Tools、OpenAI Functions这两个类型主要针对OpenAI制定的,OpenAI Tools试了下智谱AI的GLM4也能用。特别推荐一下Structured Chat,对话历史、多个入参的工具都支持,效果也相对比较好...
prompt=hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent") 小结 本节我们学习的是LangChain Agent(代理),文中详细的介绍了Agent(代理)的示例,与Chain(链)进行了比较,Agent(代理)使用场景,同时对工具和工具包进行了简单介绍,最后学习了Agent(代理)代码示例。通过本节的学习,我们基本理清了LangChain Agent的使用场景和...
由于 Completions 已经被标记为 Legacy（不建议使用），所以在实际应用中，建议使用 Chat Model 类型的 Agent 就可以了。丹尼尔：哦，抛开 LLM 类型，还有 OpenAI Tools / OpenAI Functions / Structured Chat / JSON Chat。那这些又该如何选择呢？蛋先生：OpenAI functions 参数已经过时了，建议使用 tools 参数。So...
一、什么是LangChain Agent(代理) LangChain中代理背后的想法是利用语言模型以及要执行的一系列操作。代理正在使用推理引擎来确定要执行哪些操作来获取结果。 代理对于处理从简单的自动响应到复杂的上下文感知交互等任务至关重要。 例如,您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代理。使用给定的代理...