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
一点.点44 分钟前
自动驾驶(ADAS)领域常用数据集介绍
人工智能·深度学习·机器学习·自动驾驶
智驱力人工智能1 小时前
夏季道路安全的AI革命:节省人力、提升效率
人工智能·安全·边缘计算·视觉算法·视觉分析·智能巡航·人工智能云计算
晓数3 小时前
“平价”微智码初尝试
人工智能·jetbrains
新加坡内哥谈技术3 小时前
MCP:人工智能时代的HTTP?探索AI通信新标准
人工智能·自然语言处理·chatgpt
0x2115 小时前
[论文阅读]REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models
论文阅读·人工智能·语言模型
JOYCE_Leo166 小时前
一文详解卷积神经网络中的卷积层和池化层原理 !!
人工智能·深度学习·cnn·卷积神经网络
~央千澈~7 小时前
对鸿蒙 Next 系统“成熟论”的深度剖析-优雅草卓伊凡
人工智能
Donvink7 小时前
【视频生成模型】通义万相Wan2.1模型本地部署和LoRA微调
人工智能·深度学习·aigc·音视频
訾博ZiBo7 小时前
AI日报 - 2025年04月29日
人工智能