ReAct エージェント
実際に ReAct エージェントを作成してみましょう。ReAct とは（推論と行動）の略で、エージェントがどのように意思決定を行うかを表しています。この演習では、組み込みの wikipedia ツールを読み込み、Wikipedia の外部データを LLM と連携させます。OpenAI の llm モデルを使用する gpt-4o-mini があらかじめ定義されています。
注意: wikipedia ツールを使用するには、Python ライブラリ wikipedia がインストールされている必要があります。この演習ではすでにインストール済みです。
この演習はコースの一部です
LangChainを使ったLLMアプリケーション開発
演習の手順
"wikipedia"関数を使ってload_tools()ツールを読み込みます。create_react_agent()にllmと使用するツールを渡して、ReAct エージェントを定義します。- 指定した入力でエージェントを実行し、
responseの最終メッセージの内容を出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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].____)