LangChain Agents深入剖析及源码解密上(一)
LangChain Agents深入剖析及源码解密上
Agent工作原理详解
本节会结合AutoGPT的案例,讲解LangChain代理(Agent)为核心的内容。我们前面已经谈了代理本身的很多内容,也看了绝大部分的源代码,例如:ReAct的源代码,还有mrkl的源代码,如图12-1所示。
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-607604.html
图12- 1 LangChain的代理实现代码
本节会从LangChain 代理的一个基础案例开始,然后会结合AutoGPT的案例,在这两个案例的基础上,转过来去看源码,这样大家既有案例的代码,又有LangChain的框架源码,大家对LangChain 的代理以及典型的实现,会有更进一步的掌握。本节谈到AutoGPT,是从应用或者使用它的角度去谈的,它内部会帮你处理掉很多关于提示词的一些内容,它的名字很有意思,叫AutoGPT。 使用AutoGPT的时候,例如,我们可以问AutoGPT:“write a weather report for Sdyney today”(“写一份关于今天悉尼的天气报告”),或者可以问:“Recommend 5 best books to read in Python”(“推荐5本最好的Python书籍”)。从案例的角度,问天气报告的时候,在weather_report_sydney.txt文件中给出了非常详细的报告信息(2023年6月21日旧金山天气预报:温度:最高68°F&#x文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-607604.html
到了这里,关于LangChain Agents深入剖析及源码解密上(一)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!