而Agents则是使用一个LLM(大型语言模型,Large Language Model)从动作集合中进行选择,也就是基于LLM的推理引擎(reasoning engine)来决定选择哪些actions和执行顺序, 并且在agents中,这些actions一般都是tools。 初识Tools LangChain官方文档:https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/tools/ 示例代码:tools_agents...
为了构建一个Multi-Agent系统,在Single-Agent系统的基础上,需要增加以下组件。 环境Environment:所有agent应当处于同一环境,需要共享全局状态,Agent与环境间存在交互与更新。Agent通过Agent-Environment接口与环境互动及感知,了解周围环境、做出决策并从其行动结果中学习。当前大型语言模型-多智能体系统中的接口分为三种类型:...
LLM Agent能够基于大语言模型进行对话、完成任务、推理,并可以展示一定程度的自主行为。 根据需要,LLM Agent可以提供丰富的功能,下面是LLM Agent常见的功能: 利用LLM本身的语言能力理解指令、上下文和目标 利用Tools(工具套件,如计算器、API、搜索引擎等)来收集信息并采取行动完成分配的任务。 展示思维链推理、思维树和...
AgentExecutor、Tools(支持的工具列表:https://python.langchain.com/docs/integrations/tools)这几个部分构成,帮助开发者将实时信息交互、外部数据获取、三方系统调用等功能集成到“链”中以扩展或改善AI能力。
LangChain框架主要能够提供Chain和Agent工具来帮助你构建智能体,Chain能够最大程度的方便开发者将不同的操作和处理步骤以链式的方式组合成AI流程;Agent工具由Agent类型、AgentExecutor、Tools(支持的工具列表:https://python.langchain.com/docs/integrations/tools)这几个部分构成,帮助开发者将实时信息交互、外部数据获取...
大模型(LLM)检索增强生成(RAG)智能体(Agent)定义大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。智能体是...
AI Agent是一个以大语言模型(LLM)为核心的程序,旨在实现用户设定的一些目标或任务。LLM获取反馈信息,并选择使用预设或新建的工具(函数),以迭代运行方式完成任务。Agent拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,而无需人类在每一部分驱动和交互。 跟着我学习完本文,你将学会智能体的理论基础,及智能体的应用;注意...
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) 让我们在与上面相同的示例上进行测试: agent.run("If my age is half of my dad's age and he is going to be 60 next year, what is my current age?") ...
COT_AGENT_REFLECT_INSTRUCTION = '''通过思考来解决问答任务,然后用你的答案完成任务。 思考可以推理当前情况。Finish[answer] 返回答案并完成任务。你将获得一些背景信息,你应该利用这些信息来帮助你回答问题。 以下是一些示例:: {examples} (END OF EXAMPLES) ...
“”tools = [Tool(name="Intermediate Answer",func=search.run,description="useful for when you need to ask with search")]## 组装:初始化agent和Chainagent_cls = AGENT_TO_CLASS[AgentType.SELF_ASK_WITH_SEARCH]agent = agent_cls.from_llm_and_tools(llm, tools)chain = AgentExecutor.from_agent...