Aus dem Kurs: KI-Agenten mit Python und LangChain: Von LLM-Chains zu Agenten
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Den ersten Agenten erstellen
Aus dem Kurs: KI-Agenten mit Python und LangChain: Von LLM-Chains zu Agenten
Den ersten Agenten erstellen
Beginnen wir nun damit, einen KI-Agenten mit LangChain zu programmieren. Dafür habe ich dieses Jupyter-Notebook schon vorbereitet und auch den OpenAI API Key abgerufen. Wir beginnen erst mal damit, ein LLM zu initialisieren, denn dieses fungiert als zentrale Denk- und Entscheidungsinstanz, also als Gehirn von unserem KI-Agenten. Hier können wir also erst mal importieren von langchain_openai die ChatOpenAI-Funktion, wenn wir uns also für ein OpenAI-LLM entscheiden. Das können wir hier dann direkt auch erstellen und können hier auch das Modell auswählen. Hier können wir dann einfach als Modellvariable z.B. wieder "gpt-5-nano" eingeben. Dann brauchen wir natürlich auch den API Key. Diesen können wir wieder aus den globalen Variablen abrufen, über os.getenv("OPEN_AI_KEY"), und wir speichern das Ganze zurück in der Variable llm_openai. Außerdem für besonders deterministische Einstellungen könnte man auch noch den temperature-Parameter auf 0 setzen. Das bietet sich insbesondere an für…
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