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Intégration d'outils et de requêtes personnalisés

Vous disposez maintenant d'un outil mathématique personnalisé pour calculer la longueur du toit. Vous pouvez l'intégrer à un flux de travail agentique en créant une variable appelée query qui accepte la question en langage naturel de l'utilisateur sous la forme d'une chaîne de caractères. Votre outil est déjà chargé en tant que hypotenuse_length, ainsi que votre model.

Cet exercice fait partie du cours

Concevoir des systèmes agentiques avec LangChain

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Instructions

  • Créez une variable de liste appelée tools et incluez votre outil, hypotenuse_length, dans la liste.
  • Créez une variable appelée query qui accepte les questions sous forme de chaînes de caractères en langage naturel.
  • Utilisez la fonction create_react_agent() pour créer l'agent, en passant par model et tools.
  • Invoquez l'agent app, en lui transmettant votre query étiqueté "human", avant de stocker et d'imprimer le response de l'agent.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create a list variable and pass in your tool
____ = [____]

# Create a query using natural language
____ = "What is the hypotenuse length of a triangle with side lengths of 10 and 12?"

# Pass in the hypotenuse length tool and create the agent
app = ____(____, ____)

# Invoke the agent and print the response
response = ____.____({"messages": [("____", ____)]})
print(____['messages'][-1].content)
Modifier et exécuter le code