仕組みからわかる大規模言語モデル 生成AI時代のソフトウェア開発入門

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なお、環境に合わせて「Linuxシェルコマンド」のOS名を書き換えてください。 例えば 、

Windowsを使う場合、「Linux」を「 Windows」に置き換えてください。

@tool

def exec_command(shell_command: str) -> str:

"""シェルコマンドを実行します。

shell_command: Linuxシェルコマンド

"""

result = subprocess.run(shell_command, shell=True, capture_output=True)

return result.stdout.decode("utf-8") + result.stderr.decode("utf-8")

ここでは、

exec_command

という名前のツールを定義しています。このツールは引数として

シェルコマンドを受け取り、そのコマンドを実行した結果を返します。ツールの定義には、

5.2で紹介した @tool デコレータを使用します。

エージェントの状態定義

次に、エージェントの状態を定義します。

class AgentState(TypedDict):

messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add]

ここでは、

messages

というフィールドを持つ

AgentState

型を定義しています。

messages

は、

エージェントとユーザのやりとりを保存するためのフィールドです。

Annotated ...