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
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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：）
