НачатьНачать бесплатно

Агенты ReAct

Попробуйте создать собственного агента ReAct! Напомним, что ReAct расшифровывается как Reason and Act («Рассуждай и действуй») — именно так описывается механизм принятия решений этими агентами. В этом упражнении вы загрузите встроенный инструмент wikipedia, чтобы интегрировать внешние данные из Wikipedia в работу вашего LLM. Объект llm уже определён за вас и использует модель gpt-4o-mini от OpenAI.

Примечание: Инструмент wikipedia требует наличия Python-библиотеки wikipedia. В данном случае она уже установлена.

Это упражнение является частью курса

Разработка LLM-приложений с помощью LangChain

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Загрузите инструмент "wikipedia" с помощью функции load_tools().
  • Определите агента ReAct с помощью create_react_agent(), передав ему llm и список инструментов.
  • Запустите агента на предоставленных входных данных и выведите содержимое финального сообщения из response.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Define the tools
tools = load_tools(["____"])

# Define the agent
agent = create_react_agent(____, ____)

# Invoke the agent
response = agent.____({"messages": [("human", "How many people live in New York City?")]})
print(response['messages'][-1].____)
Редактировать и запускать код