Özel araçları ajanlarla entegre etme
Artık araçların hazır olduğuna göre, ajan tabanlı iş akışını kurma zamanı! Yine bir ReAct ajanı kullanacaksın; hatırlarsan bu ajan, atması gereken adımlar üzerine akıl yürütür ve bu bağlam ile araç açıklamalarını kullanarak araçları seçer. OpenAI'nin gpt-4o-mini modelini kullanan bir llm senin için zaten tanımlandı.
Bu egzersiz
LangChain ile LLM Uygulamaları Geliştirme
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
llmveretrieve_customer_infoaracını içeren bir listeylecreate_react_agent()kullanarak bir ReAct ajanı oluştur.- Verilen girdi üzerinde
agent.invoke()ile ajanı çalıştır. - Son iletiden içeriği yazdır.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
@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].____)