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Configuration de la conversation

Maintenant que vous avez un outil personnalisé pour vous aider à calculer la longueur d'un toit, vous pouvez configurer les résultats de votre agent pour qu'ils répondent à votre requête saisie. En modifiant légèrement vos instructions d'affichage, vous pouvez comparer directement votre requête et la réponse de votre agent afin de valider l'exactitude. Vos tools et votre query sont déjà configurés et votre model est prêt à être utilisé.

Cette activité fait partie du cours

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

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Instructions de l’exercice

  • Initialisez la fonction create_react_agent en créant un objet appelé app, en lui passant les arguments requis.
  • Appelez l'agent app, en lui passant votre query, puis enregistrez et affichez la response de l'agent.
  • Définissez "user_input" comme query et "agent_output" comme le dernier élément extrait de "messages" dans response, avant d'afficher les deux.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

tools = [hypotenuse_length]
query = "What is the value of the hypotenuse for a triangle with sides 3 and 5?"

# Create the ReAct agent
app = ____(____, ____)

# Invoke the agent with a query and store the messages
response = ____.____({"messages": [("human", ____)]})

# Define and print the input and output messages
print({
    "____": ____,
    "____": ____["____"][____].____
})
Modifier et exécuter le code