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
程序员cxuan2 小时前
为每个任务配一套 harness:Claude Code 里的动态工作流
人工智能
程序员cxuan2 小时前
Claude Fable 5 来了
人工智能·后端·程序员
云边云科技_云网融合2 小时前
云边云科技亮相 2026 WOD 制造业数智化博览会 云网融合赋能制造焕新
人工智能·科技·安全·制造
biter down2 小时前
从 0 到 1 搭建 Python 接口自动化测试框架(博客系统实战)
开发语言·python
Σίσυφος19002 小时前
激光三角 光平面标定-多高度误差分析
人工智能·计算机视觉·平面
JS菌2 小时前
手写一个 AI Agent 全栈项目:从沙箱执行到子智能体的完整实现
前端·人工智能·后端
lqqjuly2 小时前
前沿算法深度解析(二)
人工智能·算法·机器学习
Bode_20022 小时前
基于大数据分析的全生命周期质量追溯质量评估体系落地方案
大数据·人工智能
分布式存储与RustFS3 小时前
RustFS S3 Table 开源后,我重新梳理了一下 Iceberg 数据湖的选型思路
人工智能·开源·minio·dpu·rustfs·ai存储·s3 table
DevOpenClub4 小时前
用 Agent 搭建网页内容采集与结构化处理流水线
人工智能