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에이전트에 사용자 정의 도구 통합하기

이제 도구 준비가 끝났으니, 에이전트 워크플로를 설정해 볼까요? 여기서도 다시 ReAct 에이전트를 사용할 거예요. ReAct 에이전트는 수행해야 할 단계를 스스로 추론하고, 이 문맥과 도구 설명을 바탕으로 적합한 도구를 선택합니다. OpenAI의 gpt-4o-mini 모델을 사용하는 llm은 이미 정의되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

LangChain으로 LLM 애플리케이션 개발하기

강의 보기

연습 안내

  • llm과 retrieve_customer_info 도구를 담은 리스트를 인자로 하여 create_react_agent()로 ReAct 에이전트를 생성하세요.
  • 제공된 입력에 대해 agent.invoke()로 에이전트를 실행하세요.
  • 마지막 메시지의 콘텐츠를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

@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].____)
코드 편집 및 실행