Configuration de la conversation
Maintenant que vous disposez d'un outil personnalisé pour vous aider à calculer la longueur d'un toit, vous pouvez paramétrer les sorties de votre agent pour qu'il réponde à votre demande. En modifiant légèrement vos relevés d'impression, vous pouvez comparer directement votre demande et la réponse de votre agent afin de vous assurer de leur exactitude. Vos tools
et query
ont déjà été configurés et votre model
est prêt à être utilisé.
Cet exercice fait partie du cours
Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain
Instructions
- Initialiser la fonction
create_react_agent
en créant un objet appeléapp
et en lui transmettant les arguments nécessaires. - Invoquez l'agent
app
, en lui transmettant votrequery
, avant de stocker et d'imprimer leresponse
de l'agent. - Définissez
"user_input"
commequery
et"agent_output"
comme le dernier élément extrait de"messages"
dansresponse
avant que les deux ne soient imprimés.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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({
"____": ____,
"____": ____["____"][____].____
})