Einen KI-Agenten mit Werkzeugen initialisieren und nutzen
Lerne, wie du 'initialize_agent' in LangChain verwendest, um einen KI-Agenten zu erstellen, der selbstständig Werkzeuge wie Google Search und einen Taschenrechner nutzen kann. Dies ermöglicht dem Agenten, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu lösen, die externes Wissen oder Berechnungen erfordern.
Originalvideo ansehen: OpenAI Security: Controlling Models is Now ‘Hell’Stellen Sie sicher, dass LLM und Werkzeuge initialisiert sind.
Verwenden Sie das LLM und die 'tools'-Liste, die Sie in den vorherigen Schritten erstellt haben.
# llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# tools = [...] # Ihre Liste von WerkzeugenImportieren Sie 'initialize_agent' und 'AgentType'.
Diese Funktionen sind entscheidend für die Erstellung des Agenten-Executors.
from langchain.agents import initialize_agent, AgentTypeInitialisieren Sie den Agenten.
Erstellen Sie eine Instanz des Agenten, indem Sie die Werkzeuge, das LLM und den Agententyp ('AgentType.OPENAI_FUNCTIONS' für OpenAI-Modelle) übergeben. 'verbose=True' zeigt den internen Denkprozess des Agenten.
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True)Führen Sie Anfragen an den Agenten aus.
Stellen Sie dem Agenten komplexe Fragen, die die Nutzung der definierten Werkzeuge erfordern. Beobachten Sie die 'verbose'-Ausgabe, um zu sehen, wie der Agent denkt und Werkzeuge einsetzt.
print(agent.run("Was ist die Hauptstadt von Frankreich?"))
print(agent.run("Was ist 100 geteilt durch 4?"))
print(agent.run("Was ist die aktuelle Bevölkerung von Frankreich? Was ist diese Zahl multipliziert mit 2?"))