LangChain 中的代理

使用 LangChain 设计 Agentic 系统

Dilini K. Sumanapala, PhD

Founder & AI Engineer, Genverv Ltd.

认识你的讲师

    课程讲师照片。

   

  • Dilini K. Sumanapala，博士

  • AI 工程师

  • 认知神经科学

  • 自然语言应用

  • Genverv Ltd. 创始人

使用 LangChain 设计 Agentic 系统

代理与工具概览

代表代理的机器人图标

 

  • 代理

    可自主决策并执行操作的系统

  • 工具

    代理用于完成特定任务的函数
    • 数据查询
    • 研究报告
    • 数据分析
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基础概念

聊天机器人的头部

   

  • LLM（如 ChatGPT）

  • 提示词

  • 工具

  • API

  • LangChain

    • 构建 AI 代理
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课程概览

    工具、维基百科和人脸拼图的图标。

   

  • 数学题

  • 维基百科搜索

  • 在工具与 LLM 间切换

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大脑与含查询和推理的对话气泡示意图。

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大脑、行动齿轮与含查询、推理、行动和响应的对话气泡示意图。

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大脑与齿轮及对话气泡，表示 ReAct 代理的组成，并在下方标注 ReAct。

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提升回答准确性

    早期 ChatGPT 对一道数学题的不准确回答截图。图片底部标注正确答案"483"。

   

  • 编程

  • 数学

1 https://community.openai.com/t/chatgpt-simple-math-calculation-mistake/62780
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分解问题

  数学运算符示意图。

 

运算顺序

1. 括号

2. 指数

3. 乘/除

4. 加/减

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用 LangGraph 扩展代理

      左侧为通用流程图，右侧为 LangGraph 标志。

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图结构

    流程图，下方三个文档图标表示"边"的结果。

     

节点

  • 查询数据库

  • 返回文档

     

边

连接节点的规则

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创建 ReAct 代理

# 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")
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创建 ReAct 代理

# 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.
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Ayo berlatih!

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