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Question: input question to answer

Thought: consider previous and subsequent steps

Action:

$JSON_BLOB

Observation: action result

... (repeat Thought/Action/Observation N times)

Thought: I know what to respond

Action:

{
"action": "Final Answer",
"action_input": "Final response to human"
}

Begin! Reminder to ALWAYS respond with a valid json blob of a single action. Use tools if necessary. Respond directly if appropriate. Format is Action:$JSON_BLOB then Observation

================================= Messages Placeholder ==============================

{chat_history}

================================ Human Message =================================

{input}

{agent_scratchpad}
(reminder to respond in a JSON blob no matter what)

## 開發 Agent 執行器



Agent 執行器是 Agent 的運行時對象，負責調用 Agent 智能體，執行它選擇的操作，并將結果傳回 Agent。以下是創建 Agent 執行器的代碼。



```python

from langchain.agents import AgentExecutor

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, handle_parsing_errors=True, verbose=True)

FAQ

1. 如何創建自定義工具？

• 創建自定義工具可以通過定義函數并使用 @tool 裝飾器，將其注冊為 LangChain 的工具。

2. 什么是 ReAct 框架？

• ReAct 是一種協調 LLM 和外部信息獲取與交互的框架，通過推理和行動達成目標。

3. 如何確保 Agent 的有效性？

• 確保 Agent 有效性的方法包括使用合適的工具集、優化提示詞模板以及正確使用 ReAct 框架。

4. 開發 Agent 時常見的挑戰是什么？

• 常見挑戰包括工具集成復雜性、提示詞優化和性能調優。

5. GLM-4 Agent 的應用場景有哪些？

• GLM-4 Agent 可用于自動化任務、數據分析、智能問答等多個場景。

通過以上步驟，您可以成功開發出一個功能強大的 GLM-4 Agent，實現智能任務處理和復雜決策。

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