用记忆组织聊天机器人输出

使用 LangChain 设计 Agentic 系统

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv, Ltd.

流式输出多个工具的结果

    完整图形工作流。

 

  • 使用多工具打印输出
      - Agent: [工具 1：答案]
  - Agent: [工具 2：答案]
  • 打印用户查询并启用记忆
      - User: [查询]
  - Agent: [工具 1：答案]

  - User: [追问]
  - Agent: [工具 1：追问答案]
使用 LangChain 设计 Agentic 系统

流式输出多个工具的结果

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage


config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}


# 使用用户查询创建输入消息
def multi_tool_output(query):

    inputs = {"messages": [HumanMessage(content=query)]}


    # 从聊天机器人应用流式获取消息和元数据
    for msg, metadata in app.stream(inputs, config, stream_mode="messages"):


        # 若消息有内容且不是来自人类，则打印
        if msg.content and not isinstance(msg, HumanMessage):
            print(msg.content, end="", flush=True)

    print("\n")
使用 LangChain 设计 Agentic 系统

使用多工具进行测试

检查动态工具分配
multi_tool_output("Is `Stella won no wallets` a palindrome?")

multi_tool_output("What happened on April 12th, 1955?")

短语 'Stella won no wallets' 是回文。

是的，短语 "Stella won no wallets" 是回文。


1955 年 4 月 12 日在科学与技术领域具有多重意义。这一天，乔纳斯·索尔克博士开发的首个成功的小儿麻痹症疫苗向公众公布。这一疫苗是抗击脊髓灰质炎的重大突破，该疾病曾引发广泛恐慌与多次暴发，尤其影响儿童。此公告成为公共卫生的转折点，并促成了广泛的疫苗接种运动，最终几乎消灭了脊灰……
使用 LangChain 设计 Agentic 系统

使用多工具处理追问

# 在每次交互中先打印用户查询
def user_agent_multiturn(queries):
    for query in queries:
        print(f"User: {query}")


        # 流式处理与查询对应的消息，排除元数据 
        print("Agent: " + "".join(msg.content for msg, metadata in app.stream(
                {"messages": [HumanMessage(content=query)]}, config, stream_mode="messages")


            # 过滤掉人类消息，仅打印代理消息
            if msg.content and not isinstance(msg, HumanMessage)) + "\n")


queries = ["What happened on the 12 April 1961?", "What about 10 December 1948?", 
"Is `Mr. Owl ate my metal worm?` a palindrome?", "What about 'palladium stadium?'"]
user_agent_multiturn(queries)
使用 LangChain 设计 Agentic 系统

完整对话输出

  • 历史事件
User: 1961 年 4 月 12 日发生了什么？
Agent: 1961 年 4 月 12 日，苏联宇航员尤里·加加林乘坐"东方一号"成为首位进入太空的人……
User: 那 1963 年 11 月 22 日呢？

Agent: 1948 年 12 月 10 日……《世界人权宣言》（UDHR）发表。
  • 回文检查

User: "Mr. Owl ate my metal worm?" 是回文吗？
Agent: 词语或短语 'Mr. Owl ate my metal worm?' 是回文……
User: 那 "palladium stadium" 呢？

Agent: 不是，短语 `palladium stadium` 不是回文……
使用 LangChain 设计 Agentic 系统

Passons à la pratique !

使用 LangChain 设计 Agentic 系统

Preparing Video For Download...