前言

    AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十四 - Agent系列：从现象看机制（上篇）

    AI菜鸟向前飞 — LangChain系列之十五 - Agent系列：从现象看机制（中篇）一个Agent的“旅行”

    回顾前两篇文章，大家会发现一个问题

    为什么每次Agent在invoke的时候需要多加一个intermediate_steps（即：中间步骤），例如：

    预先准备一个Tool

# 一款Agent的诞生
from langchain.agents import create_react_agent
agent = create_react_agent(llm=model, tools=tools, prompt=prompt)

intermediate_steps = []
agent.invoke(
            {
                "input": "我是你的好朋友——Song榆钱儿",
                "intermediate_steps": intermediate_steps,
            }
        )

    多传一个空的列表，只是为了agent_scratchpad，那不然呢？：（ 

   不传还不行，例如：

agent.invoke({"input": "我是你的好朋友——Song榆钱儿"})

结果

……（此处省略）
agent_scratchpad=lambda x: format_log_to_str(x["intermediate_steps"]),
KeyError: 'intermediate_steps'

解决办法

• 常规方法

    有没有一种不需要传这个“多余”的参数方式，很多资料推荐你直接用AgentExecutor……  *_*

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
agent_executor.invoke({"input": "我是你的好朋友——Song榆钱儿"})

结果

{'input': '我是你的好朋友——Song榆钱儿', 
 'output': '你好，Song榆钱儿！很高兴见到你。'}

    这么做没毛病，也倒是一种解法（很多资料也会这么讲）但当前这系列讲的是Agent呢：）

    我们来看看另一种、你没见过的解法：

• 终极解法

# 一款“新”Agent的诞生
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
agent = create_react_agent(llm=model, tools=tools, messages_modifier=some_prompt)

agent.invoke(**{"input": {"messages": "我是你的好朋友——Song榆钱儿"}})

结果

{'messages': 
 [HumanMessage(content='我是你的好朋友——Song榆钱儿' …… )
  AIMessage(content='', …… , tool_calls=[{'name': 'greeting', 'args': {'string': 'Song榆钱儿'}, 'id': ''}])
  ToolMessage(content='你好啊，Song榆钱儿', name='greeting' …… ),AIMessage(content='哇，Song榆钱儿！很高兴见到你！有什么好玩的事儿或者问题想和我分享吗？' ……)
  ]
}

请注意：上面结果，省略了一些 当前看上去“多余”的元素

是不是很有意思，这样Agent在invoke的时候，就不需要带intermediate_steps中间步骤了，其中的运行机制，在介绍LangGraph的时候再跟大家说哈（因为无需传递中间步骤，只是从调用者角度来看的）

大家可自行结合我之前发的文章，看看这两类Agent在使用方面有何不同

那么，Agent系列就此结束，大家期待下一篇吧：）