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Intégrer des outils personnalisés et des requêtes

Vous disposez maintenant d'un outil de calcul personnalisé pour la longueur d'un toit. Vous pouvez l'intégrer à un flux agentique en créant une variable appelée query qui accepte la question de l'utilisateur en langage naturel sous forme de chaîne. Votre outil est déjà chargé sous le nom hypotenuse_length, tout comme votre model.

Cette activité fait partie du cours

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

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Instructions de l’exercice

  • Créez une variable de type liste appelée tools et incluez votre outil, hypotenuse_length, dans la liste.
  • Créez une variable appelée query qui accepte des questions en langage naturel (chaînes de caractères).
  • Utilisez la fonction create_react_agent() pour créer l'agent, en lui passant model et tools.
  • Appelez l'agent app, en lui passant votre query étiquetée "human", puis enregistrez et affichez la response de l'agent.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a list variable and pass in your tool
____ = [____]

# Create a query using natural language
____ = "What is the hypotenuse length of a triangle with side lengths of 10 and 12?"

# Pass in the hypotenuse length tool and create the agent
app = ____(____, ____)

# Invoke the agent and print the response
response = ____.____({"messages": [("____", ____)]})
print(____['messages'][-1].content)
Modifier et exécuter le code