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
梦在远山后4 分钟前
通过 WSS 让 Server 安全调用 Desktop 本地工具(下01):Ticket、人工确认、幂等与断线对账
python·langchain·agent
大虾别跑8 分钟前
ai-daily-2026-10-08
人工智能·chatgpt
adinnet20268 分钟前
保单、赔付与渠道问数:保险经营数据如何实现按需查询
大数据·数据库·人工智能
老金带你玩AI24 分钟前
反向背调,豆包工作算是把它玩明白了!
人工智能
什么都干的程序猿1 小时前
大模型三层架构拆解:所有 AI 新花样,只在「输入什么 / 输出怎么处理」
人工智能
蓝桉8021 小时前
目前,从书中蒸馏知识的相关研究文献
人工智能
天天代码码天天1 小时前
不依赖 CUDA:C++ 如何用 Vulkan 跑神经网络?从 Vulkan API 到一次完整 PP-OCR GPU 推理
人工智能
threerocks1 小时前
「全语录+省流版」邵艾伦 × 孙宇晨:聊风口、聊个人IP、聊年轻人如何抓住 AI 时代的机会
人工智能
风巽·剑染春水1 小时前
【扩散模型原理】(六)A Unified and Systematic Lens on Diffusion Models(2)
人工智能·生成模型·diffusion·扩散模型
杨航 AI1 小时前
Agent+模型 评测榜单网站:详细设计
人工智能