Agents in LangChain

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv Ltd.

Maak kennis met je instructeur

    Foto van de cursusinstructeur.

   

  • Dilini K. Sumanapala, PhD

  • AI-engineer

  • Cognitieve neurowetenschap

  • Toepassingen voor natuurlijke taal

  • Oprichter, Genverv Ltd.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Overzicht van agents en tools

Pictogram van een robot die een agent voorstelt

 

  • Agents

    Autonome systemen die beslissingen nemen en acties uitvoeren

  • Tools

    Functies die agents gebruiken voor specifieke taken
    • Dataquery
    • Onderzoeksrapporten
    • Data-analyse
Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Basisconcepten

Hoofd van chatbot

   

  • LLM’s (bijv. ChatGPT)

  • Prompts

  • Tools

  • API

  • LangChain

    • AI-agents bouwen
Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Cursusoverzicht

    Pictogram van tools, Wikipedia en een puzzel van een menselijk gezicht.

   

  • Wiskundeproblemen

  • Wikipedia-zoekopdracht

  • Wisselen tussen tools en LLM’s

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Diagram van een brein en een tekstballon met vraag en redenering.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Diagram van een brein, tandwielen en een tekstballon met vraag en redenering, actie en reactie.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Diagram van een brein en tandwielen met een tekstballon die de onderdelen van een ReAct-agent toont, met hieronder het label ReAct.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Nauwkeurigheid van antwoorden verbeteren

    Screenshot van een onnauwkeurig wiskundeantwoord uit een eerdere ChatGPT-gesprek. Correct antwoord "483" onderaan toegevoegd.

   

  • Coderen

  • Wiskunde

1 https://community.openai.com/t/chatgpt-simple-math-calculation-mistake/62780
Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Problemen opsplitsen

  Diagram van wiskundige operatoren.

 

Volgorde van bewerkingen

1. Haakjes

2. Machten

3. Vermenigvuldigen/Delen

4. Optellen/Aftrekken

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Agents uitbreiden met LangGraph

      Diagram van een generiek stroomdiagram links met rechts het LangGraph-logo.

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Grafstructuren

    Diagram van een flowchart met drie verschillende documentpictogrammen eronder als uitkomst van "edges".

     

Knopen

  • Database bevragen

  • Document teruggeven

     

Verbindingen

Regels die knopen verbinden

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak een ReAct-agent

# Module imports

from langchain_core.tools import tool

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

import math


# LLM Setup
model = ChatOpenAI(openai_api_key="<OPENAI_API_TOKEN">, model="gpt-4o-mini")
Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Maak een ReAct-agent

# Create the agent
agent = create_react_agent(model, tools)


# Create a query
query = "What is (2+8) multiplied by 9?"


# Invoke the agent and print the response
response = agent.invoke({"messages": [("human", query)]})


# Print the agent's response
print(response['messages'][-1].content)

<script.py> output:
    The result of (2 + 8) multiplied by 9 is 90.
Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Laten we oefenen!

Agentic Systems ontwerpen met LangChain

Preparing Video For Download...