langchain.agents.agent.RunnableMultiActionAgent

class langchain.agents.agent.RunnableMultiActionAgent[source]

基类: BaseMultiActionAgent

由 Runnables 驱动的 Agent。

通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建新模型。

如果输入数据无法解析以形成有效模型，则引发 ValidationError。

param input_keys_arg: List[str] = []
param return_keys_arg: List[str] = []
param runnable: Runnable[dict, Union[List[AgentAction], AgentFinish]] [Required]

用于调用以获取 agent actions 的 Runnable。

param stream_runnable: bool = True

是否从 runnable 中流式传输。

如果为 True，则会以流式方式调用底层 LLM 以使其成为可能

在使用带有 Agent Executor 的 stream_log 时，可以访问单个 LLM 令牌。如果为 False，则会以非流式方式调用 LLM，并且单个 LLM 令牌将不会在 stream_log 中可用。

async aplan(intermediate_steps: List[Tuple[AgentAction, str]], callbacks: Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]] = None, **kwargs: Any) → Union[List[AgentAction], AgentFinish][source]

异步方法，基于历史记录和当前输入，决定下一步操作。

参数

  • intermediate_steps (List[Tuple[AgentAction, str]]) – LLM 至今已采取的步骤，以及观察结果。

  • callbacks (Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]) – 要运行的回调函数。

  • **kwargs (Any) – 用户输入。

返回

指定要使用哪个工具的 Action。

返回类型

Union[List[AgentAction], AgentFinish]

get_allowed_tools() → Optional[List[str]]

获取允许的工具。

返回

允许的工具。

返回类型

Optional[List[str]]

plan(intermediate_steps: List[Tuple[AgentAction, str]], callbacks: Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]] = None, **kwargs: Any) → Union[List[AgentAction], AgentFinish][source]

基于历史记录和当前输入，决定下一步操作。

参数

  • intermediate_steps (List[Tuple[AgentAction, str]]) – LLM 至今已采取的步骤，以及观察结果。

  • callbacks (Optional[Union[List[BaseCallbackHandler], BaseCallbackManager]]) – 要运行的回调函数。

  • **kwargs (Any) – 用户输入。

返回

指定要使用哪个工具的 Action。

返回类型

Union[List[AgentAction], AgentFinish]

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

当 agent 因达到最大迭代次数而停止时，返回响应。

参数

  • early_stopping_method (str) – 用于提前停止的方法。

  • intermediate_steps (List[Tuple[AgentAction, str]]) – LLM 至今已采取的步骤，以及观察结果。

  • **kwargs (Any) – 用户输入。

返回

Agent 完成对象。

返回类型

AgentFinish

引发

ValueError – 如果不支持 early_stopping_method。

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

保存 agent。

参数

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

引发

  • NotImplementedError – 如果 agent 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

# 如果使用 agent executor agent.agent.save(file_path=”path/agent.yaml”)

tool_run_logging_kwargs() → Dict

返回工具运行的日志 kwargs。

返回类型

Dict

property input_keys: List[str]

返回输入键。

返回

输入键列表。

property return_values: List[str]

返回 agent 的值。