from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import initialize_agent from langchain.agents import AgentType from langchain.llms import OpenAI # 初始化LLM llm = OpenAI(temperature=0) # 加载工具 tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) # 初始化ReAct agent agen...
{'agent': {'messages': [AIMessage(content=[{'text': 'To get current weather information for your location in San Francisco, let me invoke the search tool:', 'type': 'text'}, {'id': 'toolu_01BGEyQaSz3pTq8RwUUHSRoo', 'input': {'query': 'san francisco weather'}, 'name': '...
本教程将以LangChain + Vue 或 React为技术栈,手把手构建一个前后端分离的 LLM 对话系统,涵盖理论基础与完整实战。 二、理论基础:LangChain 与现代前端结合的优势 2.1 什么是 LangChain? LangChain 是一个专为构建基于大语言模型(LLM)的应用而设计的 Python 框架。它的设计目标是: 提高构建 LLM 应用的开发效率...
Langchain、AutoGPT or GPT PlugIn or ? 目前开源环境下已经有Langchain,AutoGPT这些采用ReAct方式的框架。Openai也通过Plugin的方式提供出一些基于ReAct方式的应用。 前者是基于Python代码写的ReAct框架。毫无疑问在接入Java应用中会存在很多问题。不论是定制Agent可扩展的Tool的能力,还是运维部署都会比较麻烦。当应用出问...
QQ阅读提供大模型应用开发:动手做AI Agent,6.2 LangChain中ReAct Agent 的实现在线阅读服务,想看大模型应用开发:动手做AI Agent最新章节,欢迎关注QQ阅读大模型应用开发:动手做AI Agent频道,第一时间阅读大模型应用开发:动手做AI Agent最新章节!
Langchain Chain Agent - Zero-shot ReAct https://zhuanlan.zhihu.com/p/645216766 "ReAct"一词源于ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (react-lm.github.io), 它由单词“Reason”和“Act”组合而成,这两个词代表了两类不同的LLM应用: ...
ReAct Agents in LangChain The ReAct agent in LangChain is a versatile agent that utilizes the ReAct framework to select the appropriate tool based on its description. This agent is the most general-purpose action agent available in LangChain and can be highly beneficial in situations where multip...
langchain react开发 目录 示例代码 原生实现 基于langchain抽象API的实现 react 开发跟普通agent区别 1 prompt不一样, react的提示词 template='''Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools: {tools}
我正在尝试LangChain的AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT代理。从它的名字来看,我认为这是一个用于聊天的代理,我已经给了它内存,但它似乎无法访问它的内存。我还需要做什么才能访问它的内存?或者我是否错误地认为该代理可以处理聊天?这是我的代码和示例输出:llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0) ...
ReAct 模式与 LangChain ReAct Agent ReAct 模式是一种新型的人机交互模式,它结合了人类的推理能力和大语言模型的生成能力,实现了更加智能的对话。 ReAct 的处理过程: Thought -> Action -> Observation -> Thought -> Action -> ... 上面这个过程会持续多次,直到得到最终答案。