基于LLM 和 Function Call实现Agent ReAct的作用就是协同LLM和外部的信息获取,与其它功能交互,如果说LLM模型是大脑,那么ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。 下面我们就用代码来实现一个简单的具有自主规划功能的Agent,需要的东西也很简单: Python开发环境 python 版本用到3.12.1 版本没有强制要求`` `
Function Call & ReACT,Agent应用落地的加速器 ReACT 在LangChain中create_structured_chat_agent使用的是ReACT方法,即Thought,Action,Observation三个步骤。不需要模型专门用Function Call微调过。使用prompt来使模型生成tool所需要的参数,返回的json参数格式可以自己定义,然后在Action中解析模型生成的tool中的参数,传入tool...
最近mcp很火,mcp是用另一种风格包装了一下函数接口,最后本质上和模型交互还是用比如ReACT的方式,能力上限由function的能力和模型的能力决定。
]print("FINAL RESULT WITH FUNCTION CALL: ", parse_result(invokeLLM(messages)).result)else:print("FINAL RESULT: ", result_wrapper.result 实验效果: Entera string: 你好PAYLOAD: {"model":"","messages": [{"role":"system","content":"You have access to the following tools:\n[{\"name\":...
AI Agent通常遵循一个“感知-思考-行动”(Perceive-Think-Act)或类似的循环(如ReAct框架:Reason + Act)。具体流程可能如下: 感知(Perceive):Agent接收用户输入或环境变化。 思考(Think): LLM核心分析输入,理解意图。 结合记忆模块中的信息进行推理。 规划模块制定或调整行动计划。
function call 的处理。以ReAct模板的prompt为例,在模型吐字时留上一小块buffer不返回,如果没有\nAction:那就继续返回;如果遇到这个string,则说明模型可能要输出function call,在此收集输出直到遇到eos或者作为stop word 的\nObservation:,然后再把buffer一次性parse成函数并返回。
工具执行,工具执行是大模型拓展到 Agent 的关键基础能力,很多大模型都通过针对性的预训练和微调将 function calling 的能力加入到模型本身中,通过模型的调用来实现工具调用的决策,当然通过 ReAct 的方式,调用通用大模型也是可行的。在运维领域,相关工具和能力不会在通用的训练数据中,因为领域知识的缺乏导致很多工具决策...
为了利用 ChatGPT 新增的函数调用（function call）功能，作者将每个 API 视为一个特殊函数，并将其 API 文档放入 ChatGPT 的函数字段来让模型理解如何调用 API。此外，作者也定义了「Give Up」和「Final Answer」两种函数标识行为序列的结束。DFSDT与传统模型推理方法的对比（左图），解路径标注流程示意图（右图）...
在Dify 上为智能助手提供了 Function calling(函数调用)和 ReAct 两种推理模式。已支持 Function Call 的模型系列如 gpt-3.5/gpt-4 拥有效果更佳、更稳定的表现,尚未支持 Function calling 的模型系列,支持了 ReAct 推理框架实现类似的效果。 在Agent 配置中,你可以修改助手的迭代次数限制。
function call 的处理。以ReAct模板的prompt为例,在模型吐字时留上一小块buffer不返回,如果没有\nAction:那就继续返回;如果遇到这个string,则说明模型可能要输出function call,在此收集输出直到遇到eos或者作为stop word 的\nObservation:,然后再把buffer一次性parse成函数并返回。