# 设置计划者和执行者 fromlangchain_experimental.plan_and_executeimportPlanAndExecute, load_agent_executor, load_chat_planner planner=load_chat_planner(model) executor=load_agent_executor(model, tools, verbose=True) # 初始化Plan-and-Execute Agent agent=PlanAndExecute(planner=planner, executor=executor...
初始化AgentExecutor executor = load_agent_executor(model, agent_tools, verbose=True) agent = PlanAndExecute(planner=planner, executor=executor, verbose=True) print(executor.chain.agent.llm_chain.prompt.messages[0].prompt.template) 输出 Respond to the human as helpfully and accurately as possible. ...
from langchain_experimental.plan_and_execute import PlanAndExecute, load_agent_executor, load_chat_planner planner = load_chat_planner(model) executor = load_agent_executor(model, tools, verbose=True) # 初始化Plan-and-Execute Agent agent = PlanAndExecute(planner=planner, executor=executor, verbose...
在本节,我们将介绍Langchain框架下提供的另一类Agent——Plan and Execute Agent,这类Agent的特点是当其接收到用户输入后,会在一开始就决定完整的行动顺序,然后在执行过程中严格执行,且不更新计划。 二、"Plan and Execute" 的思想 根据Langchain官方对 Plan and Execute Agent的介绍,这类Agent主要受到BabyAGI项目...
2.6.2. Plan-and-execute agents 预先决定完整的操作顺序,然后执行所有操作而不更新计划,下面是其流程。 ● 接收用户输入 ● 计划要采取的完整步骤顺序 ● 按顺序执行步骤,将过去步骤的输出作为未来步骤的输入传递 3. LangChain 实战 3.1. 完成一次问答 ...
langchain agent类型 LangChain的Agent模式主要分为两种: 1. Action Agents:在这种模式下,下一步的动作由上一步的输出决定。 2. Plan-and-execute agents:在这种模式下,Agent会计划好所有的步骤,然后顺序执行。 以上信息仅供参考,如需了解更多信息,建议查阅LangChain的官方文档或咨询相关技术人员。
2.计划-执行代理(Plan-and-Execute Agents):这种代理首先决定一系列要执行的操作,然后根据上面判断的列表逐个执行这些操作。 对于简单的任务,动作代理更为常见且易于实现。对于更复杂或长期运行的任务,计划-执行代理的初始规划步骤有助于维持长期目标并保持关注。但这会以更多调用和较高延迟为代价。这两种代理并非互斥...
2.6.2. Plan-and-execute agents 预先决定完整的操作顺序,然后执行所有操作而不更新计划,下面是其流程。 ● 接收用户输入 ● 计划要采取的完整步骤顺序 ● 按顺序执行步骤,将过去步骤的输出作为未来步骤的输入传递 3. LangChain 实战 3.1. 完成一次问答 ...
2.6.2. Plan-and-execute agents 预先决定完整的操作顺序,然后执行所有操作而不更新计划,下面是其流程。 ● 接收用户输入 ● 计划要采取的完整步骤顺序 ● 按顺序执行步骤,将过去步骤的输出作为未来步骤的输入传递 3. LangChain 实战 3.1. 完成一次问答 ...
在LangChain 中,代理是一个组件,可以访问一套工具,并可以根据用户的输入决定使用哪个工具。有两种主要类型的代理:行为代理 Action Agents和计划和执行代理 Plan-and-Execute Agents。 行为代理 Action Agents决定采取的动作并一次一步地执行该动作。它们更传统,适用于小型任务。