zeroshotagent 原理 ZeroShotAgent的原理是一种基于“走一步,看一步”的动态过程。在每一步中,它使用先前所有的action输出(在语言链中命名为intermediate_steps)来决定下一步的动作。这个过程是基于一系列已经学习的经验,并使用这些经验来预测和选择最佳的动作。
zero_shot_agent = initialize_agent( agent="zero-shot-react-description", tools=tools, llm=llm, verbose=True, ) #8.来试运行一下吧1 zero_shot_agent("可口可乐的价格减去百事可乐的价格得到的结果的三次方是多少?") 运行结果如下: > Entering new AgentExecutor chain... 我需要先查询可口可乐和百事...
1、Agent每一步都会生成Thought、Action、Action Input这样的结构,其中需不需要生成Action Input因工具而异,Observation是执行工具产生的结果。 2、Agent如果生成了Final Answer或者Finish,则停止执行。 ZeroShotAgent 一个官方简单的例子: from langchain.agents import load_tools from langchain.agents import initialize...
const executor = await initializeAgentExecutorWithOptions(tools, llm, { agentType: "structured-chat-zero-shot-react-description", verbose: true, memory: new BufferMemory({ chatHistory: new ChatMessageHistory(pastMessages), returnMessages: true, memoryKey: "chat_history" }), agentArgs: { inputVa...
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: ...
Alternatively, in this work, we introduce Agent3D-Zero , an innovative 3D-aware agent framework addressing the 3D scene understanding in a zero-shot manner. The essence of our approach centers on reconceptualizing the challenge of 3D scene perception as a process of understanding and synthesizing ...
I was trying out the chat-zero-shot-react-description agent for qabot but langchain 0.0.108 doesn't correctly use custom 'input_variables` in the prompt template.
Exploring Zero-Shot Emergent Communication in Embodied Multi-Agent PopulationsKalesha BullardFranziska MeierDouwe KielaJoelle PineauJakob Nicolaus Foerster
See relevant content for zeroshotagent.com
Zero-shot ReAct Agent 的工作原理 实现步骤 思考和工具选择: 在ZeroShotAgent类的create_prompt方法中,agent 会根据提供的工具列表构建一个提示模板。 这个模板包含了所有可用工具的描述,使得 LLM 能够了解每个工具的功能。 在执行过程中,LLM 会基于这个提示来"思考"下一步应该使用哪个工具。