Интеграция пользовательских инструментов и запросов
Теперь у вас есть пользовательский математический инструмент для вычисления длины крыши. Вы можете встроить его в агентный рабочий процесс, создав переменную query, которая принимает вопрос пользователя в виде строки на естественном языке. Ваш инструмент уже загружен как hypotenuse_length, а также доступна переменная model.
Это упражнение является частью курса
Проектирование агентных систем с LangChain
Инструкции к упражнению
- Создайте переменную-список с именем
toolsи добавьте в неё ваш инструментhypotenuse_length. - Создайте переменную
query, которая принимает вопросы в виде строк на естественном языке. - Используйте функцию
create_react_agent()для создания агента, передав в неёmodelиtools. - Вызовите агента
app, передав вашqueryс меткой"human", затем сохраните и выведите ответ агентаresponse.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)