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
ZhengEnCi6 小时前
09bad-斯坦福CS336作业一-构建优化器
人工智能
ZhengEnCi6 小时前
09bac-斯坦福CS336作业一-实现训练损失计算
人工智能
冬奇Lab7 小时前
Skill 系列(01):Skill 评测体系——如何量化一个 AI Skill 的质量
人工智能
IT_陈寒10 小时前
Redis内存爆了,原来我漏掉了这个致命配置
前端·人工智能·后端
用户35218024547511 小时前
🎆从 Prompt 到 Skill:让 Spring AI Agent 学会"装新技能"
人工智能·spring boot·ai编程
米小虾12 小时前
手把手教你搭建第一个生产级AI Agent:从选型到实战的完整指南
人工智能·agent
任沫12 小时前
Agent之Function Call
javascript·人工智能·go
米小虾12 小时前
2026年AI Agent全面爆发:从开源生态到企业级应用的进化之路
人工智能·agent
用户69190268133912 小时前
Vibe Coding 开发项目的基本范式
人工智能·设计模式·代码规范
To_OC12 小时前
别再跟 AI 死磕 prompt 了,我写了个 Loop 让它自己改到满意为止
人工智能·aigc·agent