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在LangChain中,禁用initialize_agent后,你可以用AgentExecutor来创建和运行代理。以下是步骤和示例代码:导入模块:导入AgentExecutor、代理和工具。创建工具:定义代理所需的工具。创建代理:选择代理类型,如ZeroShotReactDescriptionAgent。初始化AgentExecutor:使用代理和工具初始化。运行代理:通过run方法执行。示例代
哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《在LangChain中,如果initialize_agent被禁用,你可以直接使用AgentExecutor来替代它。以下是一个简单的步骤和示例代码,展示如何使用AgentExecutor来创建和运行一个代理:导入必要的模块: 你需要导入AgentExecutor以及你所选择的代理和工具。创建工具: 定义你要使用的工具。这些工具是代理执行任务时所依赖的。创建代理: 使用你选择的代理类型(如ZeroShotReactDescriptionAgent)来创建代理。初始化AgentExecutor: 使用代理和工具来初始化AgentExecutor。运行代理: 通过AgentExecutor的run方法来执行代理。以下是一个示例代码,展示了如何使用AgentExecutor:from langchain.agents import ZeroShotReactDescriptionAgent, AgentExecutor from langchain import OpenAI, LLMChain from langchain.utilities import GoogleSearchAPIWrapper from langchain.agents import Tool # 初始化语言模型 llm = OpenAI(temperature=0) # 创建工具 search = GoogleSearchAPIWrapper() tools = [ Tool( name="Google Search", func=search.run, description="useful for when you need to answer questions about current events" ) ] # 创建代理 prompt = ZeroShotReactDescriptionAgent.create_prompt(tools) llm_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) agent = ZeroShotReactDescriptionAgent(llm_chain=llm_chain, tools=tools) # 初始化AgentExecutor agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent=agent, tools=tools, verbose=True) # 运行代理 result = agent_executor.run("What's the latest news about AI?") print(result)在这个例子中,我们创建了一个ZeroShotReactDescriptionAgent,然后使用AgentExecutor.from_agent_and_tools方法来初始化AgentExecutor。最后,我们通过调用run方法来执行代理并获取结果。这样,你就可以在initialize_agent被禁用的情况下,使用AgentExecutor来替代它,实现同样的功能。》,本文主要会讲到等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧!
Langchain 中 initialize_agent
的替代方案:AgentExecutor
由于 Langchain 中的 initialize_agent
函数已被弃用,推荐使用更灵活强大的 AgentExecutor
类来替代。AgentExecutor
提供更精细的代理任务管理和执行能力。
以下步骤演示如何使用 AgentExecutor
:
-
定义工具 (Tools): 首先,创建代理将使用的工具列表。每个工具使用
Tool
类定义,例如使用 Google 搜索 API:from langchain.agents import Tool from langchain.utilities import GoogleSearchAPIWrapper search = GoogleSearchAPIWrapper() tools = [ Tool( name="Google Search", func=search.run, description="Useful for answering questions about current events." ) ]
-
选择语言模型 (LLM): 选择合适的语言模型,例如
ChatOpenAI
:from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(temperature=0)
-
创建代理 (Agent): 使用
ZeroShotAgent
或其他合适的代理类型,并配置提示词 (prompt):from langchain.agents import ZeroShotAgent, AgentExecutor prompt = ZeroShotAgent.create_prompt( tools, prefix="Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:", suffix="Begin!" ) agent = ZeroShotAgent(llm=llm, allowed_tools=tools, prompt=prompt)
-
初始化
AgentExecutor
: 使用AgentExecutor.from_agent_and_tools
将代理和工具整合:agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
-
执行代理任务: 调用
agent_executor.run()
执行任务:response = agent_executor.run("What's the weather like today in Beijing?") print(response)
通过以上步骤,您可以有效地替代 initialize_agent
,并利用 AgentExecutor
的优势来构建和运行更强大的 Langchain 代理。 AgentExecutor
提供了更精细的控制和更清晰的执行流程,从而提升了开发效率和代码可读性。
理论要掌握,实操不能落!以上关于《在LangChain中,禁用initialize_agent后,你可以用AgentExecutor来创建和运行代理。以下是步骤和示例代码:导入模块:导入AgentExecutor、代理和工具。创建工具:定义代理所需的工具。创建代理:选择代理类型,如ZeroShotReactDescriptionAgent。初始化AgentExecutor:使用代理和工具初始化。运行代理:通过run方法执行。示例代码:fromlangchain.agentsimportZeroShotReactDescriptionAgent,AgentExecutorfromlangchainimportOpenAI,LLMChainfromlangchain.utilitiesimportGoogleSearchAPIWrapperfromlangchain.agentsimportTool#初始化语言模型llm=OpenAI(temperature=0)#创建工具search=GoogleSearchAPIWrapper()tools=[Tool(name="GoogleSearch",func=search.run,description="usefulforwhenyouneedtoanswerquestionsaboutcurrentevents")]#创建代理prompt=ZeroShotReactDescriptionAgent.create_prompt(tools)llm_chain=LLMChain(llm=llm,prompt=prompt)agent=ZeroShotReactDescriptionAgent(llm_chain=llm_chain,tools=tools)#初始化AgentExecutoragent_executor=AgentExecutor.from_agent_and_tools(agent=agent,tools=tools,verbose=True)#运行代理result=agent_executor.run("What'sthelatestnewsaboutAI?")print(result)这样,你就能在initialize_agent禁用时,用AgentExecutor实现相同功能。》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

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