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

return {"messages": [response]}

def tool_node(state: AgentState):

messages = state["messages"]

last_message = messages[-1]

messages = []

for call in last_message.tool_calls:

if call["name"] == "exec_command":

value = exec_command.invoke(call["args"])

tool_message = ToolMessage(

content=value,

name=call["name"],

tool_call_id=call["id"],

)

messages.append(tool_message)

return {"messages": messages}

ここでは、

agent_node

と

tool_node

の二つの関数を定義しています。また、事前に

agent_

node

関数で使用する

ChatOpenAI

のインスタンスを生成し、

exec_command

ツールをバインドし

ています。

agent_node

関数は、エージェントノードの処理を実装しています。現在状態として保持し

ているメッセージリストをLLMに渡し、その結果を新しいメッセージリストとして返します。

返されたメッセージリストは、現在のメッセージリストの末尾に連結されます。

tool_node

関数は、ツールノードの処理を実装しています ...