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2.3 KiB
Python
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Python
"""
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This code is supported by the website: https://www.guanjihuan.com
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The newest version of this code is on the web page: https://www.guanjihuan.com/archives/47925
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import os
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import dotenv
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from langchain_openai import ChatOpenAI
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from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
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from langchain_core.prompts import PromptTemplate
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from langchain_experimental.tools import PythonREPLTool
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# 加载环境变量
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dotenv.load_dotenv()
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# 初始化 LLM
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llm = ChatOpenAI(
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api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
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base_url=os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL"),
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model="qwen-plus",
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temperature=0,
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)
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# 使用官方 PythonREPLTool（⚠️ 注意：此工具可执行任意代码，仅用于安全环境）
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tools = [PythonREPLTool()] # 直接实例化即可，它已是 Tool 类型
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# 构建 ReAct Prompt
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template = """你是一个严谨的 Python 编程助手，必须通过工具执行代码来验证逻辑，不能仅靠推理得出结论。
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## 工具
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你可以使用以下工具：
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{tools}
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## 规则
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- 每次只能执行一个 Action。
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- 所有 Python 代码必须通过工具执行，不得假设输出结果。
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- **Action Input 必须是纯 Python 代码，不要包含 Markdown 代码块符号（如 ``` 或 ```python）。**
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- 如果测试失败（如 assert 报错），请根据错误信息修正代码并重新测试。
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- 最终答案必须基于工具返回的正确执行结果。
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- 输出必须严格遵循以下格式，不要添加额外内容。
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Question: <用户问题>
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Thought: <你的思考>
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Action: <工具名称>
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Action Input: <纯 Python 代码（不要 Markdown 代码块）>
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Observation: <工具返回结果>
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...（重复以上步骤）
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Final Answer: <最终答案，包含正确函数和简要说明>
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## 可用工具
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{tool_names}
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当前问题: {input_message}
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{agent_scratchpad}"""
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prompt = PromptTemplate.from_template(template)
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# 创建并执行 Agent
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agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
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executor = AgentExecutor(
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agent=agent,
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tools=tools,
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verbose=True,
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max_iterations=10,
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handle_parsing_errors=True
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)
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# 运行任务
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if __name__ == "__main__":
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response = executor.invoke({
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"input_message": "请编写一个 Python 函数 fibonacci(n)，返回第 n 个斐波那契数。测试通过后做代码的优化，并给出最终代码。"
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})
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print(response["output"]) |