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【AI AGENT学习】让AI生成学习计划的第15天-LangChain 入门

不想用 hub.pull()?custom_prompt = PromptTemplate.from_template("""你是一个有用的 AI 助手。你可以使用以下工具:{tools}工具名称列表:{tool_names}请严格按照以下格式回复:Question: 用户的问题Thought: 你的思考过程Action: 工具名称Action Input: 工具参数Observation: 工具

#人工智能#学习
【AI AGENT学习】让AI生成学习计划的第13天-工具调用机制深入 - 从手动解析到标准化

description”: “获取当前的日期和时间”,“properties”: {},# 无参数},“description”: “计算数学表达式,支持加减乘除和括号”,“description”: “要计算的数学表达式,如 ‘2 + 3 * 4’”},},“description”: “获取指定城市的天气信息”,“city”: {“description”: “城市名称,如 ‘北京’、‘上海’

#人工智能#学习
【AI AGENT学习】让AI生成学习计划的第12天-Agent 核心概念 + ReAct 模式

”“模拟天气查询工具”“”# 实际项目中这里会调用真实的天气 API“北京”: “晴,气温 25°C,湿度 40%”,“上海”: “多云,气温 28°C,湿度 65%”,“广州”: “雷阵雨,气温 32°C,湿度 80%”,“深圳”: “晴转多云,气温 30°C,湿度 70%”,return weather_data.get(city, f"未找到 {city} 的天气信息")“”“安全的数学计算

#人工智能#学习#react.js
【AI AGENT学习】让AI生成学习计划的第14天-完整 ReAct Agent 实现

│Action: get_weather│ ← 行动。│Observation: 晴,25°C│ ← 观察。│Final Answer: 北京晴天│ ← 最终回答。│Thought: 我需要先查天气│ ← 推理。│Action Input: 北京│。│Thought: 我已经知道答案│。Day 15:LangChain 入门。

#人工智能#学习#react.js
【AI AGENT学习】让AI生成学习计划的第13天-工具调用机制深入 - 从手动解析到标准化

description”: “获取当前的日期和时间”,“properties”: {},# 无参数},“description”: “计算数学表达式,支持加减乘除和括号”,“description”: “要计算的数学表达式,如 ‘2 + 3 * 4’”},},“description”: “获取指定城市的天气信息”,“city”: {“description”: “城市名称,如 ‘北京’、‘上海’

#人工智能#学习
【AI AGENT学习】让AI生成学习计划的第12天-Agent 核心概念 + ReAct 模式

”“模拟天气查询工具”“”# 实际项目中这里会调用真实的天气 API“北京”: “晴,气温 25°C,湿度 40%”,“上海”: “多云,气温 28°C,湿度 65%”,“广州”: “雷阵雨,气温 32°C,湿度 80%”,“深圳”: “晴转多云,气温 30°C,湿度 70%”,return weather_data.get(city, f"未找到 {city} 的天气信息")“”“安全的数学计算

#人工智能#学习#react.js
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