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Agents ReAct

C'est le moment de créer votre propre agent ReAct ! Rappelez-vous que ReAct signifie Reason and Act (raisonner et agir), ce qui décrit sa façon de prendre des décisions. Dans cet exercice, vous allez charger l'outil intégré wikipedia pour intégrer des données externes de Wikipedia à votre LLM. Un llm a déjà été défini pour vous et utilise le modèle gpt-4o-mini d'OpenAI.

Remarque : l'outil wikipedia nécessite l'installation de la bibliothèque Python wikipedia comme dépendance, ce qui a déjà été fait ici.

Cette activité fait partie du cours

Développer des applications LLM avec LangChain

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Instructions de l’exercice

  • Chargez l'outil "wikipedia" à l'aide de la fonction load_tools().
  • Définissez un agent ReAct avec create_react_agent() en lui passant le llm et la liste d'outils à utiliser.
  • Exécutez l'agent sur l'entrée fournie et affichez le contenu du message final dans response.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

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

# Invoke the agent
response = agent.____({"messages": [("human", "How many people live in New York City?")]})
print(response['messages'][-1].____)
Modifier et exécuter le code