Agen di LangChain

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv Ltd.

Kenali instruktur Anda

    Foto instruktur kursus.

   

  • Dilini K. Sumanapala, PhD

  • AI Engineer

  • Neurosains Kognitif

  • Aplikasi Bahasa Alami

  • Pendiri, Genverv Ltd.

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Ringkasan agen dan alat

Ikon robot yang merepresentasikan agen

 

  • Agen

    Sistem otonom yang mengambil keputusan dan tindakan

  • Alat

    Fungsi yang dipakai agen untuk tugas tertentu
    • Kueri data
    • Laporan riset
    • Analisis data
Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Konsep dasar

Kepala chatbot

   

  • LLM (mis. ChatGPT)

  • Prompt

  • Alat

  • API

  • LangChain

    • Membangun agen AI
Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Gambaran kursus

    Ikon alat, Wikipedia, dan puzzle wajah manusia.

   

  • Soal matematika

  • Pencarian Wikipedia

  • Beralih antara alat dan LLM

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Diagram otak dan gelembung percakapan dengan kueri dan penalaran.

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Diagram otak, roda gigi aksi, dan gelembung percakapan dengan kueri dan penalaran, aksi, serta respons.

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Diagram otak dan roda gigi dengan gelembung percakapan yang mewakili komponen agen ReAct, dengan label ReAct di bawahnya.

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Meningkatkan akurasi respons

    Tangkapan layar jawaban matematika yang keliru dari percakapan ChatGPT terdahulu. Jawaban benar "483" ditambahkan di bagian bawah gambar.

   

  • Pengodean

  • Matematika

1 https://community.openai.com/t/chatgpt-simple-math-calculation-mistake/62780
Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Memecah masalah

  Diagram operator matematika.

 

Urutan Operasi Matematika

1. Tanda kurung

2. Eksponen

3. Perkalian/Pembagian

4. Penjumlahan/Pengurangan

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Memperluas agen dengan LangGraph

      Diagram bagan alur umum di kiri dengan logo LangGraph di kanan.

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Struktur graf

    Diagram bagan alur dengan tiga ikon dokumen di bawahnya yang merepresentasikan keluaran dari "edges".

     

Node

  • Kueri basis data

  • Kembalikan dokumen

     

Edge

Aturan yang menghubungkan node

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Buat agen ReAct

# 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")
Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Buat agen ReAct

# 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.
Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Ayo berlatih!

Merancang Sistem Agentic dengan LangChain

Preparing Video For Download...