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Integrare strumenti personalizzati con gli agenti

Ora che hai a disposizione i tuoi strumenti, è il momento di configurare il tuo workflow con agenti! Userai di nuovo un agente ReAct che, ricorda, ragiona sui passaggi da compiere e seleziona gli strumenti usando questo contesto e le descrizioni degli strumenti. Un llm è già stato definito per te e utilizza il modello gpt-4o-mini di OpenAI

Questo esercizio fa parte del corso

Sviluppare applicazioni LLM con LangChain

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Istruzioni dell'esercizio

  • Crea un agente ReAct usando create_react_agent() con llm e una lista che contenga il tuo strumento retrieve_customer_info.
  • Richiama l'agente con agent.invoke() sull'input fornito.
  • Stampa il contenuto del messaggio finale.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

@tool
def retrieve_customer_info(name: str) -> str:
    """Retrieve customer information based on their name."""
    customer_info = customers[customers['name'] == name]
    return customer_info.to_string()

# Create a ReAct agent
agent = create_react_agent(____, [____])

# Invoke the agent on the input
messages = agent.____({"messages": [("human", "Create a summary of our customer: Peak Performance Co.")]})
print(messages['messages'][-1].____)
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