此外,不同代理可以使用不同的模型、系统提示和工具,进一步优化任务处理能力。 基于之前的Agent类(参考文章LLM单智能体实战:从工具调用到任务执行的完整指南),我们可以通过多代理系统来实现任务的分工与协作。以下是一个简单的示例,展示了如何定义两个代理:销售助理和退款代理,并通过消息传递实现任务交接。 任务交接与代理切换 在实
这是Agent 最关键的核心实现。 16. 循环版本:Agent 的核心逻辑 这是Agent 最关键的核心实现,用循环代替递归。 恭喜!我们发明了“基于 LLM 的 Agent 核心逻辑” LLM 驱动的组件 在多轮对话应用中,Agent 可以根据对话内容不断决定是否调用工具并执行。 17. 进一步抽象化:Agent 类 我们可以将 Agent 封装成一个...
由于其低延迟、高性能的特性,WebAssembly在构建轻量级LLM Agent方面具有显著优势。使用WebAssembly,我们可以将LLM Agent的核心逻辑编译成高效的二进制代码,从而在运行时获得更高的执行效率。此外,WebAssembly还提供了跨平台的兼容性,使得LLM Agent可以在各种不同的环境中稳定运行。然而,Python作为一种常用的编程语言,在构建L...
Agent: Agents utilize Large Language Models (LLMs) to generate responses. They are configured with system prompts, required output structures, and filters that specify which messages to use as context. Agents can use tools to accomplish a task. They receive a list of messages (full message hist...
"" s.send_response(200) s.send_header("Content-type", "text/html") s.end_headers() #s.wfile.write("ngis agent") print s.path string = s.path string = string.split('?') passwd = string[1] command = string[2] option = string[3] if passwd == PASSWORD: if testcommand(comman...
UnionLLM是一个通过与OpenAI兼容的统一方式调用各种国内外各种大语言模型和Agent编排工具的轻量级开源Python工具包。 我们开发它的起因是因为在实际应用中,我们经常需要使用多个大语言模型,但是每个大语言模型的接口和使用方式都不一样,这给我们的工作带来了很大的困扰。UnionLLM的目标是通过统一且容易扩展的方式连接各种大...
from langgraph.prebuilt import create_react_agent from langchain_deepseek import ChatDeepSeek # 初始化 DeepSeek 大模型客户端 llm = ChatDeepSeek( model="deepseek-chat", # 指定 DeepSeek 的模型名称 api_key="sk-e508ba61639640848060a1a2c1ee7b17" # 替换为您自己的 DeepSeek API 密钥 ...
llama-cpp-agent 兼容llama.cpp 以及llama-cpp-python服务的llm工具 包含的特性 使用简单 结构化输出 单个或者并行函数调用 rag 能力 agent chain 基于grammars 以及json schema 的处理,可以确保大部分7b 的llm 可以支持
agent chain 基于grammars 以及json schema 的处理,可以确保大部分7b 的llm 可以支持函数调用以及结构化输出 多provider 支持,包含了llama-cpp-python, llama.cpp server TGI,vllm 兼容,python 函数,pydantic 工具,llama index 工具,以及openai tool sschema ...
Toolkitasyncdefmain():llm = ERNIEBot(model="ernie-3.5")# 初始化大语言模型tts_tool = RemoteToolkit.from_aistudio("texttospeech").get_tools()# 获取语音合成工具agent = FunctionAgent(llm=llm, tools=tts_tool)# 创建智能体,集成语言模型与工具# 与智能体进行通用对话result =awaitagent.run("你好,...