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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ここでは、

messages

フィールドを持つ

AgentState

型を定義しています。

messages

はエージェ

ント間の会話を保存するためのフィールドです。

ノード関数の定義

次に、各ノードの処理を定義します。ここでは、二つのエージェントの共通処理を関数とし

て定義し、それを部分適用することで各エージェント用のノード関数を定義しています。

def agent_node(state, agent, name):

result = agent.invoke(state)

message = AIMessage(**result.model_dump(exclude={"type", "name"}), name=name)

print(f"{name}: {message.content}")

return {"messages": [message]}

＜中略＞

salesman_node = functools.partial(agent_node, agent=salesman_agent, name="Salesman")

shed_node = functools.partial(agent_node, agent=shed_agent, name="SHED")

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。エージェントの状態を

受け取り、チェーンを呼び出して次のメッセージを生成します。生成されたメッセージを

AIMessage

オブジェクトに変換し、名前を付けて返します ...