print("大模型 Tool calling 返回结果 : ",ai_msg.tool_calls) # [{'name': 'multiplication-tool', 'args': {'a': 2, 'b': 3}, 'id': 'call_2bJbBe74qhuDfg3ZGCu7p9e3', 'type': 'tool_call'}] messages.append(ai_msg) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 复制 第四步:...
AIMessage.tool_calls: 这是一个新的属性,它提供了一个标准化的方式来访问模型决定进行的工具调用。无论模型提供商如何变化,工具调用都会以这个属性的形式呈现。 create_tool_calling_agent(): 这是一个代理构造函数,它可以与任何实现了 bind_tools 并返回 tool_calls 的模型一起工作。这使得开发者可以轻松地创建...
它通过首先将所需的架构直接或通过 LangChain 工具绑定到聊天模型来工作,使用.bind_tools()方法。然后模型将生成一个包含tool_calls字段的AIMessage,该字段包含与所需形状匹配的参数。 您可以使用多种可接受的格式将工具绑定到 LangChain 中的模型。这是一个示例: fromlangchain_core.pydantic_v1importBaseModel,Fie...
OpenAI、Gemini 等，只要有工具调用，它将以AIMessage.tool_calls形式作为ToolCall出现。
tool_calls[0]["args"]) | multiply result = chain.invoke("6 乘以 8 等于多少?") print("Result:", result) 注释:我们创建了一个简单的管道,首先提取工具调用的参数,然后将其传递给 multiply 工具,并打印出最终结果。 Result: 48 智能体(Agents) 智能体允许模型自己决定使用工具的次数和顺序。LangChain ...
tool_calls:这个字段也是可能由AIMessage生成的,表示的是需要调用工具了。 name:tool的名称 args:tool的参数 id:tool call的id SystemMessage 其实是告诉model的角色,并非所有model支持。 FunctionMessage function call的结果。除了role,content字段,还提供了name字段,告诉function的名字。
message_dict = {"role":"assistant","content": message.content}if"tool_calls"inmessage.additional_kwargs: message_dict["tool_calls"] = message.additional_kwargs["tool_calls"] # If tool calls only, content isNonenot empty stringifmessage_dict["content"] =="": ...
{'tool_calls': [{'id': 'call_aXV9LQfp4COEzB5b93nazfkv', 'function': {'arguments': '// Using the Subtract function from the functions namespace\nfunctions.Subtract({a: 3, b: 12});', 'name': 'python'}, 'type': 'function'}]} response_metadata={'finish_reason': 'tool_calls...
msg=llm_with_tools.invoke("5乘以32的结果是多少?").tool_calls print(msg) 在这里,我们定义了一个外部的函数,并将它指定为一个工具,需要注意这个函数的注释不可以删除,它的作用是告诉大模型,这个工具是做什么用的,在上面的例子里,multiply函数工具是用来计算数字乘法的。所以当我们运行代码的时候,应该会得到一...
实现这个功能有两种方法： 1）使用 Tool 数据类 2）继承 BaseTool 类 使用 Tool 数据类 这种方法的...