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ReAct-Agenten

Zeit, deinen eigenen ReAct-Agenten zu erstellen! Denk daran, dass ReAct für „Reason and Act“ („Nachdenken“ und „Handeln“) steht, was beschreibt, wie Agenten Entscheidungen treffen. In dieser Übung lädst du das integrierte Werkzeug wikipedia, um externe Daten aus Wikipedia in dein LLM zu integrieren. Es wurde bereits ein llm für dich definiert, welches das gpt-4o-mini-Modell von OpenAI verwendet.

Hinweis: Für das Werkzeug wikipedia muss die Python-Bibliothek wikipedia als Dependency installiert werden. Das wurde bereits für dich erledigt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Entwickeln von LLM-Anwendungen mit LangChain</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Lade das Werkzeug "wikipedia".
  • Definiere einen ReAct-Agenten und übergebe ihm das zu verwendende llm sowie die Werkzeuge.
  • Führe den Agenten mit den bereitgestellten Eingaben aus und lasse den Inhalt der letzten Nachricht mittels response ausgeben.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Define the tools
tools = ____(["wikipedia"])

# Define the agent
agent = ____(____, ____)

# Invoke the agent
response = ____({"messages": [("human", "How many people live in New York City?")]})
print(____)
Code bearbeiten und ausführen