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Integração de ferramentas e consultas personalizadas

Agora você tem uma ferramenta matemática personalizada para calcular o comprimento do telhado. Você pode integrá-lo a um fluxo de trabalho agêntico criando uma variável chamada query que aceita a pergunta em linguagem natural do usuário como uma string. Sua ferramenta já está carregada como hypotenuse_length, assim como a sua model.

Este exercício faz parte do curso

Projetando sistemas agênticos com LangChain

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Instruções do exercício

  • Crie uma variável de lista chamada tools e inclua sua ferramenta, hypotenuse_length, dentro da lista.
  • Crie uma variável chamada query que aceite perguntas como cadeias de caracteres de linguagem natural.
  • Use a função create_react_agent() para criar o agente, passando as informações model e tools.
  • Invoque o agente app, passando para você o query rotulado "human", antes de armazenar e imprimir o response do agente.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)
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