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. ...
在上一节,我们介绍了能够用于优化多轮对话场景的Conversational Chain,该Agent类型和Zero-shot React Agent一样,是”走一步看一步“的Action Agent。 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...
LangChain为Agent代理提供了两种主要类型:动作代理人(Action Agents)和计划执行代理人(Plan-and-execute Agents)。动作代理人(Action Agents): 在每个时间步上,使用所有先前动作的输出决定下一个动作。 接收用户输入,决定是否使用任何工具以及工具输入,调用工具并记录输出(也称为“观察结果”)。 使用工具历史记录、工具...
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...
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。
2.6.2. 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 ...
有两种类型的Agent: 1.动作代理(Action Agents):这种代理一次执行一个动作,然后根据结果决定下一步的操作。 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...
有两种类型的Agent: 1.动作代理(Action Agents):这种代理一次执行一个动作,然后根据结果决定下一步的操作。 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...
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...
计划和执行代理 Plan-and-Execute Agents首先决定要采取的行动计划,然后一次执行这些行动。它们非常适合更复杂或长期运行的任务,因为初始规划步骤有助于保持长期目标和重点。然而,这伴随着更多调用和更高延迟的权衡。 Agent剖析 LangChain 中的代理由几个关键组件组成: ...