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
winfredzhang2 分钟前
用 MediaPipe 手势数字识别一键打开下载夹里的图片(Python + OpenCV 实战)
人工智能·python·opencv·google·mediapipe
Jooolin4 小时前
从 DeepSeek、Qwen 到 GPT:一次企业级 AI 知识库项目的模型选型复盘
人工智能·云原生·ai编程
不羁的木木4 小时前
HarmonyOS AI开发提效工具:DevEco Code & DevEco CLI - 实战:端侧AI文字识别应用
人工智能·华为·harmonyos
蓝速科技5 小时前
蓝速科技 AI 数字人导办能力实测与人机协同价值评估
人工智能·科技
云和数据.ChenGuang5 小时前
T5大模型
人工智能·机器人·pandas·数据预处理·数据训练
哈哈,柳暗花明5 小时前
人工智能专业术语详解(O)
人工智能·专业术语
不羁的木木5 小时前
HarmonyOS AI开发提效工具:DevEco Code & DevEco CLI - 初识与配置指南
人工智能·华为·harmonyos
Kagol5 小时前
Superpowers GSD gstack AgentSkills深度测评
前端·人工智能
一切皆是因缘际会5 小时前
存算一体芯片软件双模式:单字符驱动网络(普通CPU也能跑)
人工智能·物联网·ai·系统架构·架构设计·发布订阅·存算一体
字节逆旅5 小时前
Claude Code Router 接入过程的爬坑记录
人工智能·claude