langchain.agents.agent.BaseMultiActionAgent

class langchain.agents.agent.BaseMultiActionAgent[source]

Bases: BaseModel

基本多动作代理类。

通过解析和验证从关键字参数输入的数据来创建新模型。

如果输入数据无法解析为有效模型，则引发 ValidationError。

抽象 异步 aplan(intermediate_steps: List[Tuple[AgentAction, str]], callbacks: Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]], **kwargs: Any) → Union[List[AgentAction], AgentFinish][source]

给定异步输入，决定要做什么。

参数

  • intermediate_steps (列表[Tuple[AgentAction, str]]) – LLM 已经采取的步骤以及观察结果。

  • callbacks (可选[Union[列表[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]) – 要运行的回调。

  • **kwargs (任何类型) – 用户输入。

返回

指定使用什么工具的操作。

返回类型

Union[列表[AgentAction], AgentFinish]

get_allowed_tools() → Optional[List[str]][源代码]

获取允许使用的工具。

返回

允许使用的工具。

返回类型

Optional[List[str]]

abstract plan(intermediate_steps: List[Tuple[AgentAction, str]], callbacks: Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]], **kwargs: Any) → Union[List[AgentAction], AgentFinish][源代码]

根据输入决定要做什么。

参数

  • intermediate_steps (列表[Tuple[AgentAction, str]]) – LLM 已经采取的步骤以及观察结果。

  • callbacks (可选[Union[列表[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]) – 要运行的回调。

  • **kwargs (任何类型) – 用户输入。

返回

指定使用什么工具的操作。

返回类型

Union[列表[AgentAction], AgentFinish]

return_stopped_response(early_stopping_method: str, intermediate_steps: List[Tuple[AgentAction, str]], **kwargs: Any) → AgentFinish[源代码]

在代理因最大迭代次数而停止时返回响应。

参数

  • early_stopping_method (str) – 早期停止的方法。

  • intermediate_steps (List[Tuple[AgentAction, str]]) – LLM 已采取的步骤，包括观察。

  • **kwargs (任何类型) – 用户输入。

返回

代理返回对象。

返回类型

AgentFinish

引发

ValueError – 如果不支持 early_stopping_method。

save(file_path: Union[Path, str]) → None[源代码]

保存代理。

参数

file_path (Union[Path, str]) – 保存代理的文件路径。

引发

  • NotImplementedError – 如果代理不支持保存。

  • ValueError – 如果 file_path 不是 json 或 yaml。

返回类型

None

示例：.. code-block:: python

# 使用代理执行器，如果表示 agent.agent.save(file_path="path/agent.yaml")

tool_run_logging_kwargs() → Dict[源代码]

返回工具运行的日志参数。

返回类型

Dict

属性 return_values:List[str]

返回代理的值。