Agently:对标langchain的国产Agent开发框架

官方链接:Agently Workflow介绍 - Agently AI应用开发框架

框架:

异常处理:

Agently在异常处理时的行为如下:

  1. 重试机制:Agently本身没有明确提到内置的重试机制,但其灵活性和扩展性允许开发者通过自定义逻辑实现异常处理和重试。

  2. 异常处理策略Agently支持通过插件或自定义逻辑实现优雅的异常处理,例如降级策略或回滚机制。

  3. 工作流编排:Agently的工作流设计允许开发者在代码中灵活处理异常,例如通过状态持久化和错误恢复机制来确保工作流的稳定性。

  4. 开发者自定义:如果某个节点无法处理或出现错误,开发者可以通过自定义逻辑实现重试或降级处理,例如结合异步队列和缓存策略优化性能。

总结来说,Agently并未提供内置的重试机制,但其灵活的架构和扩展能力允许开发者根据具体需求自定义异常处理逻辑。

### LangChain Agent 开发教程 #### 什么是LangChain Agent LangChain Agent是一种基于大型语言模型(LLM)构建的应用程序组件,能够执行特定的任务或一系列操作。通过集成不同的工具和服务,这些代理可以实现自动化处理复杂的工作流程[^1]。 #### 安装依赖库 为了创建并运行一个简单的LangChain Agent实例,首先需要安装必要的Python包: ```bash pip install langchain openai ``` #### 初始化配置 接下来定义一些基本设置,比如OpenAI API密钥和其他环境变量。这一步骤对于确保后续代码能顺利调用外部服务至关重要。 ```python import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv()) # 自动查找 .env 文件并加载其中的内容到环境中 openai_api_key = os.environ.get('OPENAI_API_KEY') ``` #### 构建基础Agent结构 现在有了初步准备之后就可以着手建立最简易版本的LangChain Agent框架了。这里展示了一个非常典型的例子——问答机器人。 ```python from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms.openai import OpenAILanguageModel llm = OpenAILanguageModel(openai_api_key=openai_api_key) tools = [ Tool( name="Search", func=... , # 这里应该填入具体的搜索功能函数 description="用于查询互联网上的信息" ), ] agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) ``` 请注意,在上述模板中的`func=...`部分应当替换为你想要赋予此Agent的具体能力对应的函数;而参数`agent="zero-shot-react-description"`指定了所使用的策略模式,可以根据实际需求调整为其他选项如反射式描述(`reflective`)等不同类型的反应机制。 #### 执行任务 最后一步就是让这个刚搭建好的Agent去完成某些具体工作啦! ```python result = agent_chain.run(input="请问今天天气怎么样?") print(result) ``` 这段脚本会触发之前设定的那个具有搜索技能的Agent去寻找关于当天气象状况的相关资料,并返回给用户一份简洁明了的回答。
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