人工智能_大模型034_LangChain004_智能体类型ReAct型_SelfAskWithSearch型_LangServe_LangChain.js/4j---人工智能工作笔记0169

本文介绍了ReAct和SelfAskWithSearch两种智能体类型在与大模型交互中的应用。ReAct智能体利用自定义工具和大模型反复执行任务,而SelfAskWithSearch依赖搜索引擎进行问题解答。此外,LangServe用于将智能体部署为REST API服务,LangChain.js提供了Python和JS版本的大模型交互工具。文章还提到了一些AI辅助工具,如SerpAPI和PDF解析库。

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先来回顾,什么是智能体,可以看到,其实就是给agent智能体提供左侧,一堆的tools工具,然后

再通过大模型,规划出步骤planning,然后按照顺序去执行就可以了,当然还需要给agent智能体

配备memory记忆功能,还有action动作功能.

### 5.2 先定义一些工具:Tools

- 可以是一个函数或三方 API
- 也可以把一个 Chain 或者 Agent 的 run()作为一个 Tool

from langchain_community.utilities import SerpAPIWrapper
from langchain.tools import Tool, tool

search = SerpAPIWrapper()
tools = [
    Tool.from_function(
        func=search.run,
        name="Search",
        description="useful for when you need to answer questions about current events"
    ),
]

可以先去定义一些tools的工具,一会好提供给智能体,

可以看到这里是借用了第三方的se

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