langchain.agents.react.agent.create_react_agent

langchain.agents.react.agent.create_react_agent(llm: ~langchain_core.language_models.base.BaseLanguageModel, tools: ~typing.Sequence[~langchain_core.tools.BaseTool], prompt: ~langchain_core.prompts.base.BasePromptTemplate, output_parser: ~typing.Optional[~langchain.agents.agent.AgentOutputParser] = None, tools_renderer: ~typing.Callable[[~typing.List[~langchain_core.tools.BaseTool]], str] = <function render_text_description>, *, stop_sequence: ~typing.Union[bool, ~typing.List[str]] = True) → Runnable[source]

创建一个使用ReAct提示的智能体。

基于论文“ReAct: 语言模型中的推理与行动协同” (https://arxiv.org/abs/2210.03629)

参数

  • llm (BaseLanguageModel) – 要作为智能体使用的LLM。

  • tools (Sequence[BaseTool]) – 此智能体可以访问的工具。

  • prompt (BasePromptTemplate) – 要使用的提示。有关更多信息，请参阅下面的提示部分。

  • output_parser (Optional[AgentOutputParser]) – 用于解析LLM输出的AgentOutputParser。

  • tools_renderer (Callable[[List[BaseTool]], str]) – 这控制工具如何转换为字符串然后传递给LLM。默认为 render_text_description。

  • stop_sequence (Union[bool, List[str]]) –

    布尔值或字符串列表。如果为True，添加“观察：”的停止标记以避免幻觉。如果为False，则不添加停止标记。如果为字符串列表，则使用提供的列表作为停止标记。

    默认为True。您可以将此设置为False，如果所使用的LLM不支持停止序列。

返回

表示智能体的Runnable序列。它接受与传递给提示相同的所有输入变量。它返回输出是AgentAction或AgentFinish。

返回类型

Runnable

示例

from langchain import hub
from langchain_community.llms import OpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent

prompt = hub.pull("hwchase17/react")
model = OpenAI()
tools = ...

agent = create_react_agent(model, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

agent_executor.invoke({"input": "hi"})

# Use with chat history
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
agent_executor.invoke(
    {
        "input": "what's my name?",
        # Notice that chat_history is a string
        # since this prompt is aimed at LLMs, not chat models
        "chat_history": "Human: My name is Bob\nAI: Hello Bob!",
    }
)

提示

提示必须具有输入键

  • tools：包含每个工具的描述和参数。

  • tool_names：包含所有工具名称。

  • agent_scratchpad：包含先前智能体操作和工具输出的字符串。

以下是一个示例

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

template = '''Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:

{tools}

Use the following format:

Question: the input question you must answer
Thought: you should always think about what to do
Action: the action to take, should be one of [{tool_names}]
Action Input: the input to the action
Observation: the result of the action
... (this Thought/Action/Action Input/Observation can repeat N times)
Thought: I now know the final answer
Final Answer: the final answer to the original input question

Begin!

Question: {input}
Thought:{agent_scratchpad}'''

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

使用create_react_agent的示例