Aangepaste tools en queries integreren
Je hebt nu een aangepaste rekentool om de lengte van een dak te berekenen. Je kunt die integreren in een agentische workflow door een variabele query te maken die de natuurlijke-taalvraag van de gebruiker als string accepteert. Je tool is al geladen als hypotenuse_length, net als je model.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Agentic Systems ontwerpen met LangChain
Oefeninstructies
- Maak een lijstvariabele
toolsen voeg je toolhypotenuse_lengthtoe aan de lijst. - Maak een variabele
querydie vragen als natuurlijke-taalstrings accepteert. - Gebruik de functie
create_react_agent()om de agent te maken en geefmodelentoolsdoor. - Roep de agent-
appaan, geef jequerymee gelabeld als"human", en sla vervolgens deresponsevan de agent op en print die.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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)