mac llama_index agent算术式子计算示例

本文通过简单数学计算,示例llama_index使用agent解决复杂任务过程。

假设mac本地llama_index环境已安装,过程参考

mac测试ollama llamaindex-CSDN博客

测试mac笔记本内存8G,所以使用较小LLM完成示例。

ollama pull qwen3:1.7b

qwen3:1.7b能力较弱,需要prompt明确要求使用agent工具,遵守计算前后顺序。

prompt示例如下

"使用agent工具计算,遵守计算的先后顺序, 20 + (2 x 3) * 4?"

程序示例如下

复制代码
from llama_index.core.agent import ReActAgent
from llama_index.core.tools import FunctionTool
from llama_index.core import Settings
from llama_index.llms.ollama import Ollama

Settings.embed_model = OllamaEmbedding(model_name="yxl/m3e:latest")  
Settings.llm = Ollama(model="qwen3:1.7b", request_timeout=360) 

# 定义数学计算工具
def multiply(a: float, b: float) -> float:
    """Multiply two numbers and returns the product"""
    return a * b

multiply_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=multiply)

def add(a: float, b: float) -> float:
    """Add two numbers and returns the sum"""
    return a + b

add_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=add)

# 实例化 ReActAgent
agent = ReActAgent.from_tools(
    [multiply_tool, add_tool], verbose=True
)

# 测试代理
response = agent.chat("使用agent工具计算,遵守计算的先后顺序, 20 + (2 x 3) * 4?")
print(response)

如下所示,llama_index将示例式子计算过程分解为agent工具的调用过程。

首先是红色部分,调用multiply完成2*3=6。

然后是棕色部分,调用multiply完成6*4=24。

最后是紫色部分,调用add完成20+24=44。

> Running step 91dcc552-f7b2-4cc3-9af1-cf07812cc8b8. Step input: 请使用agent工具计算,遵守计算的先后顺序, 20 + (2 x 3) * 4?

Thought: <think>

Okay, let's see. The user wants to calculate 20 + (2 x 3) * 4 using the agent tool. Hmm, first I need to break down the expression according to the order of operations. Parentheses come first, so I should calculate 2 x 3 first. That's 6. Then multiply by 4, which gives 24. Now add that to 20. So 20 + 24 equals 44. Wait, but the tools available are multiply and add. Let me check the tools again. The multiply tool takes two numbers, and the add tool adds two numbers. So I need to do the multiplication first. Let me do the steps: first multiply 2 and 3, then multiply the result by 4, then add 20. So the steps would be: multiply 2 and 3 to get 6, then multiply by 4 to get 24, then add 20. So the final answer should be 44. I need to use the tools in the correct order. Let me use the multiply tool first for 2 and 3, then multiply the result by 4, then add 20. Let's see how that works.

</think>

Thought: I need to calculate 20 + (2 x 3) * 4 using the available tools. First, multiply 2 and 3, then multiply the result by 4, and finally add 20.
Action: multiply
Action Input: {"a": 2, "b": 3}
Observation: 6

Thought: Now multiply the result (6) by 4.
Action: multiply
Action Input: {"a": 6, "b": 4}
Observation: 24

Thought: Add 24 to 20.
Action: add
Action Input: {'a': 24, 'b': 20}
Observation: 44

> Running step ab11a064-bdde-42df-9fcf-3aa409e18eab. Step input: None

Thought: I can answer without using any more tools. I'll use the user's language to answer

Answer: 44

44

对于更复杂任务和能力更强的LLM,处理过程是类似的。

更强的LLM能更有效的将复杂问题分解为多个agent调用过程,通过agent协同解决复杂问题。

reference


mac测试ollama llamaindex

https://blog.csdn.net/liliang199/article/details/149542926

相关推荐
zbhbbedp282793cl8 小时前
如何在VSCode中安装Python扩展?
ide·vscode·python
数新网络9 小时前
The Life of a Read/Write Query for Apache Iceberg Tables
人工智能·apache·知识图谱
Yangy_Jiaojiao10 小时前
开源视觉-语言-动作(VLA)机器人项目全景图(截至 2025 年)
人工智能·机器人
gorgeous(๑>؂<๑)10 小时前
【ICLR26匿名投稿】OneTrackerV2:统一多模态目标跟踪的“通才”模型
人工智能·机器学习·计算机视觉·目标跟踪
坠星不坠10 小时前
pycharm如何导入ai大语言模型的api-key
人工智能·语言模型·自然语言处理
周杰伦_Jay10 小时前
【智能体(Agent)技术深度解析】从架构到实现细节,核心是实现“感知环境→处理信息→决策行动→影响环境”的闭环
人工智能·机器学习·微服务·架构·golang·数据挖掘
Python私教10 小时前
Python 开发环境安装与配置全指南(2025版)
开发语言·python
百锦再11 小时前
第12章 测试编写
android·java·开发语言·python·rust·go·erlang
熠熠仔11 小时前
QGIS 3.34+ 网络分析基础数据自动化生成:从脚本到应用
python·数据分析
王哈哈^_^11 小时前
【完整源码+数据集】课堂行为数据集,yolo课堂行为检测数据集 2090 张,学生课堂行为识别数据集,目标检测课堂行为识别系统实战教程
人工智能·算法·yolo·目标检测·计算机视觉·视觉检测·毕业设计