Day32上 - Agent

Agent的本质：

• 大模型可以借助外部工具来实现一些特定的功能
• 流程：
  • 准备外部工具（函数）列表 tools
  • 准备大模型 model
  • 创建一个 agent
  • 调用 agent

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• model 大模型
  • 做决策大脑
• tools 一系列工具
  • 做能力拓展（专长）
• create_react_agent
  • 创建一个 agent

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Agent 的手动创建：

• 借助 LangGraph 搭建工作流
• Graph
  • 节点 Node：
    • 执行一个动作，包括调用函数、调用模型等
  • 边 Edge：
    • 节点之间的连线，代表状态转移
    • 固定边
    • 条件边
• 状态 State：
  • 最常用的是 Message State
  • 状态中存储着消息

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基本 ReAct Agent 的实现

1. 从平台（如阿里云百炼）获取 api-key

2. 创建 .env 文件，配置 api-key

DASHSCOPE_API_KEY = your api-key

3. 创建 models.py 文件，配置模型

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

from langchain_community.chat_models import ChatTongyi

def get_chat():
    return ChatTongyi(model="qwen-turbo", temperature=0.1)

4. 创建 ReAct_Agen