
スクの内容を指定しています。
MessagesPlaceholder
では、会話履歴を指定しています。最後
に、LLMとプロンプトテンプレートを組み合わせたチェーンをエージェントとして返します。
次に、エージェントを生成します。
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
leader_agent = create_agent(llm.with_structured_output(LeaderResponse), "Leader")
programmer_agent = create_agent(llm, "Programmer")
tester_agent = create_agent(llm, "TestWriter")
evaluator_agent = create_agent(llm.bind_tools([evaluate]), "Evaluator")
ここでは、LLM として
gpt-4o
を使用しています。また、
leader_agent
が使うLLM には
LeaderResponse
クラスを使って構造化された出力を行うように設定しています。さらに、
evaluator_agent
が使用するLLM には
evaluate
ツールを使用できるように設定しています。
ノード関数の定義
ここでは、各エージェントのノード関数を定義します。
leader_node
関数は、リーダのノー
ド関数です。
def leader_node(state: AgentState) -> dict:
"""リーダエージェントのためのノード関数。""" ...