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맞춤형 도구와 쿼리 통합하기

이제 지붕 길이를 계산하는 맞춤형 수학 도구가 준비되어 있습니다. 사용자 자연어 질문을 문자열로 받는 query 변수를 만들어 에이전틱 워크플로에 통합해 보세요. 도구는 이미 hypotenuse_length로, 그리고 model도 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

LangChain으로 에이전트형 시스템 설계하기

강의 보기

연습 안내

  • tools라는 리스트 변수를 만들고 그 안에 도구 hypotenuse_length를 포함하세요.
  • 자연어 문자열로 질문을 받는 query 변수를 만드세요.
  • create_react_agent() 함수를 사용해 에이전트를 생성하고, model과 tools를 전달하세요.
  • 에이전트 app을 호출할 때 "human"으로 라벨링한 query를 전달한 뒤, 에이전트의 response를 저장하고 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create a list variable and pass in your tool
____ = [____]

# Create a query using natural language
____ = "What is the hypotenuse length of a triangle with side lengths of 10 and 12?"

# Pass in the hypotenuse length tool and create the agent
app = ____(____, ____)

# Invoke the agent and print the response
response = ____.____({"messages": [("____", ____)]})
print(____['messages'][-1].content)
코드 편집 및 실행