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...
18.https://api.python.langchain.com/en/latest/agents/langchain.agents.openai_tools.base.create_openai_tools_agent.html 19.https://api.python.langchain.com/en/latest/agents/langchain.agents.openai_functions_agent.base.create_openai_functions_agent.html 20.https://api.python.langchain.com/en/l...
在 LangChain 中,代理(Agent)是与用户进行交云的主体,它使用上面定义好的 tools 和 LLM 来处理用户的输入并提供响应。 # 代理初始化,结合工具和聊天模型agent = initialize_agent(tools, chat_model, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) 现在,我们可以开始与用户的交互: ...
在 LangChain 中,代理(Agent)是与用户进行交云的主体,它使用上面定义好的 tools 和 LLM 来处理用户的输入并提供响应。 # 代理初始化,结合工具和聊天模型 agent = initialize_agent(tools, chat_model, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) 现在,我们可以开始与用户的交互:...
可以看到,作者通过调用 tools 实现了联网搜索的功能,在 repo 里,作者还实现了调用 Stable Diffusion 和 Text-to-Audio 功能的 Tool。 最后,作者使用 AgentExecutor.from_agent_and_tools() 方法串联起 Controller Agent 和 Tool: from langchain.agents import AgentExecutor llm.load_model() tools = [SearchTool...
Langchain使用自己定义的tool 快速开始 tool是agent可用于与世界交互的功能。这些工具可以是通用实用程序(例如搜索)、其他链,甚至是其他代理。 目前,可以使用以下代码片段加载工具: from langchain.agents import load_tools tool_names
Agents的工作流程 Agent Types:在LangChain中,Agent Types定义了不同类型的代理(Agents),这些代理使用不同的策略和方法来与用户和工具进行交互,以完成各种任务。 Zero-shot ReAct: 这种Agent使用ReAct(Retrieve-and-Act)框架,该框架通过理解工具的描述来选择最合适的工具执行任务。Zero-shot意味着Agent不需要针对特定任...
在AI领域,智能体(Agents)指的是能够自主感知环境并采取行动以实现特定目标的系统。ReAct(Reasoning and Acting)范式是理解智能体的基础,它强调智能体在执行任务时的推理和行动能力。智能体通过持续地感知环境、推理和采取行动,不断优化其行为,以实现预定目标。
7. Agents and Toolkits Agent 是在 LangChain 中推动决策制定的实体。他们可以访问一套工具,并可以根据用户输入决定调用哪个工具。Tookits 是一组工具,当它们一起使用时,可以完成特定的任务。代理执行器负责使用适当的工具运行代理。 通过理解和利用这些核心概念,您可以利用 LangChain 的强大功能来构建适应性强、高效...
fromlangchain.agentsimportZeroShotAgent, AgentExecutor agent_prompt = ZeroShotAgent.create_prompt( tools=[weather_tool], prefix="You are an assistant that helps with weather information. You can remember previous queries and their responses to provide context for current questions.", ...