Einführung in LangChain-Agenten

Entwickeln von LLM-Anwendungen mit LangChain

Jonathan Bennion

AI Engineer & LangChain Contributor

Was sind Agenten?

 

Agenten: nutzen LLMs, um Handlungen zu initiieren

Werkzeuge: Funktionen, die vom Agenten aufgerufen werden

 

  • Im Fokus dieses Videos → ReAct Agenten

Ein Agent, der anhand der Eingaben eines Benutzers entscheidet, welches Tool verwendet werden soll.

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ReAct-Agenten

  • Reason (Denken) + Act (Handeln)

 

Wie ist das Wetter in Kingston, Jamaika?

Thought: I should call Weather() to find the
weather in Kingston, Jamaica.


Act: Weather("Kingston, Jamaica")


Observe: The weather is mostly sunny with
temperatures of 82°F.

Ein Kreislauf aus Denken, Handeln und Beobachten.

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LangGraph

LangGraph logo.

 

  • Eine LangChain-Bibliothek, fokussiert auf die Entwicklung von agentischen Systemen
  • Einheitliche, werkzeugunabhängige Syntax
  • pip install langgraph==0.2.74
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ReAct-Agent

from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_community.agent_toolkits.load_tools import load_tools


llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key=openai_api_key)
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)

agent = create_react_agent(llm, tools)


messages = agent.invoke({"messages": [("human", "What is the square root of 101?")]})

print(messages)
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ReAct-Agent

{'messages': [
    HumanMessage(content='What is the square root of 101?', ...),
    AIMessage(content='', ..., tool_calls=[{'name': 'Calculator', 'args': {'__arg1': 'sqrt(101)'}, ...),
    ToolMessage(content='Answer: 10.04987562112089', ...),
    AIMessage(content='The square root of 101 is approximately 10.05.', ...)
]}

print(messages['messages'][-1].content)

The square root of 101 is approximately 10.05.
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