- LLM’in temel yanıtlarının ötesinde, genişletilebilir bileşenler aracılığıyla ek işlemler yapabilen ajanları kolayca oluşturmaya yardımcı olur
Çalışma şekli
- Araçları kullanarak görevleri işleyen temel bir prompt ile komut verir
- Ajanın kullanabileceği özel bileşenler olan Tool’lar oluşturulur (REPL’de Python kodu çalıştırma, Google veya HN’de arama yapma vb.)
- Ajan
Thought, Action, Observation döngüsünü tekrarlar
- Thought/Action, LLM tarafından üretilir
- Observation, Tool tarafından üretilir
- LLM, prompt’a yeni eklenen bilgileri alır ve bunlara göre işlem yapar
- Ajan yeterli bilgiyi aldığında, nihai yanıtı üretir
Tool
- Basit bir Python sınıfı olarak
use(input_text: str) -> str uygulanır
- Name ve Description alanlarına, LLM’in anlayabileceği şekilde araç açıklaması yazılır
Henüz yorum yok.