LangChain Agenten mit Tools und Gedächtnis initialisieren
Dieser Tipp zeigt, wie man 'initialize_agent' in LangChain verwendet, um einen vollständigen Agenten zu konfigurieren. Dieser Agent integriert ein LLM, eine Liste von Tools und optional ein Gedächtnismodul, um selbstständig Entscheidungen zu treffen und Aufgaben zu lösen.
Originalvideo ansehen: You NEED to try these open-source AI projects right now...2 Schritte
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Importieren Sie die notwendigen Agenten-Klassen.
Sie benötigen 'initialize_agent' und 'AgentType' zur Definition des Agentenverhaltens.
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType2
Initialisieren Sie den Agenten.
Übergeben Sie die Liste der Tools, das LLM und den gewünschten 'AgentType'. 'ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION' ist ein gängiger Typ, der das ReAct-Muster verwendet. Setzen Sie 'verbose=True', um die internen Denkprozesse des Agenten zu sehen. Fügen Sie das 'memory'-Objekt hinzu, falls ein Gedächtnis verwendet werden soll.
agent = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True,
memory=memory # Optional, falls Langzeitgedächtnis verwendet wird
)