Definindo várias ferramentas

Projetando Sistemas Agentes com LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

Integrando várias ferramentas

Um bot com várias ferramentas

   

  • Adicionar várias ferramentas personalizadas

  • Automatizar a seleção por consulta

Projetando Sistemas Agentes com LangChain

Aprimorando um chatbot educacional

Pessoas lendo, sentadas em livros grandes.

 

  • Buscar eventos históricos

  • Verificar palíndromos:

     

    • level = level

    • top spot = tops pot

Projetando Sistemas Agentes com LangChain

Várias formas de criar ferramentas

 

  • Invocar o LLM

    Buscar datas históricas com linguagem natural, p.ex.: "5 de novembro"
      Agent: 5 de novembro é famoso pela Conspiração da Pólvora...

  • Código em Python

    Achar palíndromos comparando strings diretamente, p.ex.: string == string[::-1]
      Agent: Sim, "madam" é um palíndromo...
Projetando Sistemas Agentes com LangChain

Ferramenta de eventos históricos

# Use um decorator para rotular a ferramenta e definir a entrada como string
@tool

def date_checker(date: str) -> str:

    """Fornece uma lista de eventos históricos importantes para uma data em qualquer formato."""

    try:
          # Invoque o LLM para interpretar a data e gerar eventos históricos
        answer = llm.invoke(f"List important historical events that occurred on {date}.")


        # Retorne a resposta
        return answer.content


    # Defina um bloco de exceção para erros na recuperação
    except Exception as e:
        return f"Erro ao recuperar eventos: {str(e)}"
Projetando Sistemas Agentes com LangChain

Ferramenta de palíndromo

@tool

# Defina a entrada como string
def check_palindrome(text: str):

    """Verifica se uma palavra ou frase é um palíndromo."""


    # Remove caracteres não alfanuméricos e converte para minúsculas
    cleaned = ''.join(char.lower() for char in text if char.isalnum())


    # Verifica se o reverso é igual ao original
    if cleaned == cleaned[::-1]:
        return f"A frase ou palavra '{text}' é um palíndromo."
    else:
        return f"A frase ou palavra '{text}' não é um palíndromo."
Projetando Sistemas Agentes com LangChain

Vinculando várias ferramentas

# Importe os módulos para definir nós de ferramenta
from langgraph.prebuilt import ToolNode


# Lista de ferramentas
tools = [wikipedia_tool, date_checker, check_palindrome]


# Passe as ferramentas para ToolNode()
tool_node = ToolNode(tools)


# Vincule as ferramentas ao LLM
model_with_tools = llm.bind_tools(tools)
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Vamos praticar!

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