3. langgraph中的react agent使用 (在react agent添加系统提示)

环境准备

确保你已经安装了以下库:

  • langchain
  • langchain_openai
  • langgraph

你可以使用以下命令进行安装:

bash 复制代码
pip install langchain langchain_openai langgraph

代码实现

1. 初始化模型

首先,我们需要初始化智谱AI的聊天模型。

python 复制代码
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(
    temperature=0,
    model="glm-4-plus",
    openai_api_key="your_api_key",
    openai_api_base="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"
)

2. 定义自定义工具

我们将使用一个自定义工具来返回纽约和旧金山的天气信息。

python 复制代码
from typing import Literal
from langchain_core.tools import tool

@tool
def get_weather(city: Literal["nyc", "sf"]):
    """使用此工具获取天气信息."""
    if city == "nyc":
        return "It might be cloudy in nyc"
    elif city == "sf":
        return "It's always sunny in sf"
    else:
        raise AssertionError("Unknown city")

tools = [get_weather]

3. 添加系统提示

我们可以添加一个系统提示来指定响应的语言。

python 复制代码
prompt = "Respond in Italian"

4. 定义执行图

使用langgraph库创建一个React代理。

python 复制代码
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

graph = create_react_agent(model, tools=tools, state_modifier=prompt)

5. 定义输出流处理函数

定义一个函数来处理输出流。

python 复制代码
def print_stream(stream):
    for s in stream:
        message = s["messages"][-1]
        if isinstance(message, tuple):
            print(message)
        else:
            message.pretty_print()

6. 运行并打印结果

输入一个用户消息并运行模型,打印输出结果。

python 复制代码
inputs = {"messages": [("user", "What's the weather in NYC?")]}

print_stream(graph.stream(inputs, stream_mode="values"))

输出结果如下:

复制代码
================================[1m Human Message [0m=================================
What's the weather in NYC?
================================[1m Ai Message [0m==================================
Tool Calls:
  get_weather (call_9208187369440656653)
 Call ID: call_9208187369440656653
  Args:
    city: nyc
================================[1m Tool Message [0m=================================
Name: get_weather

It might be cloudy in nyc
================================[1m Ai Message [0m==================================

Il tempo a New York potrebbe essere nuvoloso.

参考链接:https://langchain-ai.github.io/langgraph/how-tos/create-react-agent-system-prompt/

相关推荐
SuniaWang13 小时前
《Spring AI + 大模型全栈实战》学习手册系列 · 专题六:《Vue3 前端开发实战:打造企业级 RAG 问答界面》
java·前端·人工智能·spring boot·后端·spring·架构
IDZSY043014 小时前
AI社交平台进阶指南:如何用AI社交提升工作学习效率
人工智能·学习
七七powerful14 小时前
运维养龙虾--AI 驱动的架构图革命:draw.io MCP 让运维画图效率提升 10 倍,使用codebuddy实战
运维·人工智能·draw.io
水星梦月14 小时前
大白话讲解AI/LLM核心概念
人工智能
温九味闻醉14 小时前
关于腾讯广告算法大赛2025项目分析1 - dataset.py
人工智能·算法·机器学习
White-Legend14 小时前
第三波GPT5.4 日400刀
人工智能·ai编程
. . . . .15 小时前
Claude Code Hooks的原理、触发执行机制以及如何编写 Hooks
人工智能
w_t_y_y15 小时前
codex(一)下载安装&使用
人工智能
唐兴通个人15 小时前
唐兴通应邀为平安财产险北京分公司高层主讲《新媒体营销》专项培训,引领保险业AI时代内容营销变革
人工智能