ПочатиПочніть безкоштовно

Інтеграція власних інструментів з агентами

Тепер, коли у вас під рукою є інструменти, час налаштувати агентний робочий процес! Ви знову використаєте агента ReAct, який, нагадаємо, продумує кроки, що має виконати, і обирає інструменти з огляду на цей контекст та описи інструментів. llm уже визначено для вас — він використовує модель OpenAI gpt-4o-mini.

Ця вправа є частиною курсу

Розроблення застосунків LLM за допомогою LangChain

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть агента ReAct за допомогою create_react_agent() з llm і списком, що містить ваш інструмент retrieve_customer_info.
  • Викличте агента через agent.invoke() на наданому вхідному значенні.
  • Виведіть вміст із фінального повідомлення.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

@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].____)
Редагувати та запускати код