以下代码的输出结果是?

class A {

	public A() {
		a1();
	}

	public void a1() {
		System.out.println("A-a1");
	}
}

public class Test extends A {

	int bb = 0;

	public Test() {
		bb = 1000;
	}

	public void a1() {

		System.out.println("bb is " + bb);

		System.out.println("B-a1");

	}

	public static void main(String[] args) {
		new Test();
	}
}

知道他们的答案了吗?不知道的话,看看我标出的执行顺序吧。

package com;
class A{   
    //3
    public A()  {
        a1();
    } 

    public void a1()    {
        System.out.println("A-a1");
    }
}
 

public class B extends A{
    int bb = 0;    //2

    public B()   {
        //5
        bb = 1000;
    }

    //4
    public void a1()   {
        System.out.println("bb is " + bb);
        System.out.println("B-a1");
    }
    public static void main(String[] args)  {
        //1
        new B();    
}}

在给定的引用中未提及`initialize_agent`捕获工具输出结果的具体方法。不过,从示例代码可以推测其一般流程。 `initialize_agent`初始化代理后,调用代理的相关方法(如`agent`或`agent.invoke`)会触发工具的执行,工具的输出结果会被代理获取并处理。 在示例代码中,通过`agent("What is the 25% of 300?")`调用代理,代理会根据工具和输入进行处理,最终输出结果。另一个示例中,使用`response = agent.invoke({"input": "成都的天气如何?"})`调用代理,结果存储在`response`变量中,通过`response["output"]`可以获取最终输出结果。 以下是示例代码: ```python # 示例1 from langchain.agents import load_tools, initialize_agent from langchain.agents import AgentType from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(temperature=0) tools = load_tools(["llm-math","wikipedia"], llm=llm) agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, handle_parsing_errors=True, verbose = True ) result = agent("What is the 25% of 300?") print(result) # 示例2 import os from langchain.agents import initialize_agent, AgentType from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.tools import tool os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your OpenAI API Key" @tool def search_web(query: str) -> str: """搜索网络以获取信息。""" return f"搜索 {query} 的结果:[示例内容]" tools = [search_web] llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4o-mini") agent = initialize_agent( tools=tools, llm=llm, agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True ) response = agent.invoke({"input": "成都的天气如何?"}) print(response["output"]) ```
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