LangChainのGetting StartedをGoogle Colaboratoryでやってみる ④Agents

from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

agent.run("レオ・ディカプリオの恋人は誰？そして彼女の年齢を0.43乗すると何歳になる？日本語で回答して。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to find out who Leo DiCaprio's girlfriend is, and then calculate her age when multiplied by 0.43.
Action: Search
Action Input: "Leo DiCaprio girlfriend"
Observation: DiCaprio met actor Camila Morrone in December 2017, when she was 20 and he was 43. They were spotted at Coachella and went on multiple vacations together. Some reports suggested that DiCaprio was ready to ask Morrone to marry him. The couple made their red carpet debut at the 2020 Academy Awards.
Thought: I need to calculate her age when multiplied by 0.43
Action: Calculator
Action Input: 20 * 0.43
Observation: Answer: 8.6

Thought: I now know the final answer
Final Answer: Leo DiCaprioの恋人はCamila Morroneで、0.43乗すると8.6歳になります。

> Finished chain.
Leo DiCaprioの恋人はCamila Morroneで、0.43乗すると8.6歳になります。

agent.run("レオ・ディカプリオの恋人の年齢を0.43乗すると何歳になる？日本語で回答して。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to calculate the age of Leo DiCaprio's girlfriend.
Action: Calculator
Action Input: 0.43 * (age of Leo DiCaprio's girlfriend)
Observation: Answer: 9.459999999999999

Thought: I need to round the answer to the nearest whole number.
Action: Calculator
Action Input: round(9.459999999999999)
Observation: Answer: 9

Thought: I now know the final answer.
Final Answer: レオ・ディカプリオの恋人の年齢を0.43乗すると9歳になります。

> Finished chain.
レオ・ディカプリオの恋人の年齢を0.43乗すると9歳になります。

agent.run("レオ・ディカプリオの恋人の年齢を0.43乗すると何歳になる？答えを出すために必要なステップをstep-by-stepで考えて。足りない情報がある場合はそれを取得して。日本語で回答して。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 レオ・ディカプリオの恋人の年齢を求めるには、まず彼女の年齢を知る必要がある。
Action: Search
Action Input: レオ・ディカプリオの恋人の年齢
Observation: 2022年秋にはモデルのジジ・ハディッド（27）、そして12月にはモデルのヴィクトリア・ラマス（23）との交際が報じられていた、俳優のレオナルド・ディカプリオ（48）に新たな恋の噂が浮上した。
Thought: レオ・ディカプリオの恋人の年齢がわかったので、次に0.43乗を計算する必要がある。
Action: Calculator
Action Input: 27^0.43
Observation: Answer: 4.125593352125936

Thought: 答えが出たので、最終的な答えを出す。
Final Answer: レオ・ディカプリオの恋人の年齢を0.43乗すると4.12歳になります。

> Finished chain.
レオ・ディカプリオの恋人の年齢を0.43乗すると4.12歳になります。

from langchain.agents import load_tools
tool_names = [...]
tools = load_tools(tool_names)

from langchain.agents import load_tools
tool_names = [...]
llm = ...
tools = load_tools(tool_names, llm=llm)

from langchain import OpenAI, SerpAPIWrapper
from langchain.agents import initialize_agent, Tool

llm = OpenAI(temperature=0)
search = SerpAPIWrapper()
tools = [
    Tool(
        name="Intermediate Answer",
        func=search.run,
        description="useful for when you need to ask with search"
    )
]

self_ask_with_search = initialize_agent(tools, llm, agent_path="lc://agents/self-ask-with-search/agent.json", verbose=True)
self_ask_with_search.run("男子全米オープン優勝者の出身地は？")

WARNING:/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/langchain/prompts/loading.py:No `_type` key found, defaulting to `prompt`.


> Entering new AgentExecutor chain...
 Yes.
Follow up: 男子全米オープン優勝者は誰ですか？
Intermediate answer: テニスの四大大会の1つ、全米オープンは大会最終日を迎えた11日、男子シングルスの決勝が行われ、スペインの19歳、カルロス・アルカラス選手がノルウェーのキャスパー・ルード選手を破って、四大大会初優勝を果たしました。
Follow up: カルロス・アルカラス選手の出身地は？
Intermediate answer: ˈɾaθ ˈɣaɾ.fja]; 2003年5月5日 - ）はスペイン・ムルシア州ムルシア エル・パルマル地区出身の男子プロテニス選手。 ATPランキング自己最高位はシングルス1位、ダブルス519位。 これまでにATPツアーでシングルス8勝を挙げている。 身長183cm、体重74kg。
So the final answer is: ムルシア・エル・パルマル

> Finished chain.
ムルシア・エル・パルマル

agent_path="lc@2826ef9e8acdf88465e1e5fc8a7bf59e0f9d0a85://agents/self-ask-with-search/agent.json", verbose=True)

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.tools import BaseTool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import LLMMathChain, SerpAPIWrapper

llm = OpenAI(temperature=0)

search = SerpAPIWrapper()

llm_math_chain = LLMMathChain(llm=llm, verbose=True)

tools = [
    Tool(
        name = "Search",
        func=search.run,
        description="useful for when you need to answer questions about current events"
    ),
    Tool(
        name="Calculator",
        func=llm_math_chain.run,
        description="useful for when you need to answer questions about math"
    )
]

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

agent.run("レオ・ディカプリオの恋人は誰？そして彼女の年齢を0.43乗すると何歳になる？日本語で回答して。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to find out who Leo DiCaprio's girlfriend is and then calculate her age.
Action: Search
Action Input: Leo DiCaprio's girlfriend
Observation: Leonardo DiCaprio started dating 20-year-old model Camila Morrone in late 2017. They're still together today - and she's 22 now.
Thought: I need to calculate her age when 0.43 is multiplied by it.
Action: Calculator
Action Input: 22 * 0.43

> Entering new LLMMathChain chain...
22 * 0.43
```python
print(22 * 0.43)
```

Answer: 9.459999999999999

> Finished chain.

Observation: Answer: 9.459999999999999

Thought: I now know the final answer.
Final Answer: レオ・ディカプリオの恋人は、モデルのカミラ・モローネです。彼女の年齢を0.43乗すると9.46歳になります。

> Finished chain.
レオ・ディカプリオの恋人は、モデルのカミラ・モローネです。彼女の年齢を0.43乗すると9.46歳になります。

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.tools import BaseTool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import LLMMathChain, SerpAPIWrapper

llm = OpenAI(temperature=0)

search = SerpAPIWrapper()

llm_math_chain = LLMMathChain(llm=llm, verbose=True)

class CustomSearchTool(BaseTool):
    name = "Search"
    description = "useful for when you need to answer questions about current events"

    def _run(self, query: str) -> str:
        """Use the tool."""
        return search.run(query)
    
    async def _arun(self, query: str) -> str:
        """Use the tool asynchronously."""
        raise NotImplementedError("BingSearchRun does not support async")
    
class CustomCalculatorTool(BaseTool):
    name = "Calculator"
    description = "useful for when you need to answer questions about math"

    def _run(self, query: str) -> str:
        """Use the tool."""
        return llm_math_chain.run(query)
    
    async def _arun(self, query: str) -> str:
        """Use the tool asynchronously."""
        raise NotImplementedError("BingSearchRun does not support async")

tools = [CustomSearchTool(), CustomCalculatorTool()]

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

agent.run("レオ・ディカプリオの恋人は誰？そして彼女の年齢を0.43乗すると何歳になる？日本語で回答して。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to find out who Leo DiCaprio's girlfriend is and then calculate her age.
Action: Search
Action Input: Leo DiCaprio's girlfriend
Observation: Leonardo DiCaprio started dating 20-year-old model Camila Morrone in late 2017. They're still together today - and she's 22 now.
Thought: I need to calculate her age when 0.43 is multiplied by it.
Action: Calculator
Action Input: 22 * 0.43

> Entering new LLMMathChain chain...
22 * 0.43
```python
print(22 * 0.43)
```

Answer: 9.459999999999999

> Finished chain.

Observation: Answer: 9.459999999999999

Thought: I now know the final answer.
Final Answer: レオ・ディカプリオの恋人は、モデルのカミラ・モローネです。彼女の年齢を0.43乗すると9.46歳になります。

> Finished chain.
レオ・ディカプリオの恋人は、モデルのカミラ・モローネです。彼女の年齢を0.43乗すると9.46歳になります。

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.tools import BaseTool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import LLMMathChain, SerpAPIWrapper

llm = OpenAI(temperature=0)

@tool
def custom_search_api(query: str) -> str:
    """useful for when you need to answer questions about current events"""
    search = SerpAPIWrapper()
    return search.run(query)

@tool
def custom_calcurator(query: str) -> str:
    """useful for when you need to answer questions about math"""
    llm_math_chain = LLMMathChain(llm=llm)
    return llm_math_chain.run(query)

tools = [custom_search_api, custom_calcurator]

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

print(custom_search_api)

print(custom_calcurator)

agent.run("レオ・ディカプリオの恋人は誰？そして彼女の年齢を0.43乗すると何歳になる？日本語で回答して。")

name='custom_search_api' description='custom_search_api(query: str) -> str - useful for when you need to answer questions about current events' return_direct=False verbose=False callback_manager=<langchain.callbacks.shared.SharedCallbackManager object at 0x7f78ec4b0490> func=<function custom_search_api at 0x7f78bf745040> coroutine=None
name='custom_calcurator' description='custom_calcurator(query: str) -> str - useful for when you need to answer questions about math' return_direct=False verbose=False callback_manager=<langchain.callbacks.shared.SharedCallbackManager object at 0x7f78ec4b0490> func=<function custom_calcurator at 0x7f78bf60b940> coroutine=None


> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to find out who Leo DiCaprio's girlfriend is and then calculate her age when 0.43 is multiplied by it.
Action: custom_search_api
Action Input: Leo DiCaprio's girlfriend
Observation: Leonardo DiCaprio started dating 20-year-old model Camila Morrone in late 2017. They're still together today - and she's 22 now.
Thought: I need to calculate her age when 0.43 is multiplied by it.
Action: custom_calcurator
Action Input: 22 * 0.43
Observation: Answer: 9.459999999999999

Thought: I now know the final answer
Final Answer: レオ・ディカプリオの恋人は、20歳から22歳の間にモデルのカミラ・モローネで、0.43乗すると9.46歳になります。

> Finished chain.
レオ・ディカプリオの恋人は、20歳から22歳の間にモデルのカミラ・モローネで、0.43乗すると9.46歳になります。

@tool("search")
def custom_search_api(query: str) -> str:
    """useful for when you need to answer questions about current events"""
    search = SerpAPIWrapper()
    return search.run(query)

@tool("calc")
def custom_calcurator(query: str) -> str:
    """useful for when you need to answer questions about math"""
    llm_math_chain = LLMMathChain(llm=llm)
    return llm_math_chain.run(query)

print(custom_search_api)
print(custom_calcurator)

name='search' description='search(query: str) -> str - useful for when you need to answer questions about current events' return_direct=False verbose=False callback_manager=<langchain.callbacks.shared.SharedCallbackManager object at 0x7f78ec4b0490> func=<function custom_search_api at 0x7f78bf60b700> coroutine=None
name='calc' description='calc(query: str) -> str - useful for when you need to answer questions about math' return_direct=False verbose=False callback_manager=<langchain.callbacks.shared.SharedCallbackManager object at 0x7f78ec4b0490> func=<function custom_calcurator at 0x7f78bf60b040> coroutine=None

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import LLMMathChain, SerpAPIWrapper
from langchain.agents import load_tools


llm = OpenAI(temperature=0)

tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
tools[0].name = "Google Search"

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

agent.run("レオ・ディカプリオの恋人は誰？そして彼女の年齢を0.43乗すると何歳になる？日本語で回答して。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to find out who Leo DiCaprio's girlfriend is, and then calculate her age when multiplied by 0.43.
Action: Google Search
Action Input: "Leo DiCaprio girlfriend"
Observation: Leonardo DiCaprio seemed to prove a long-held theory about his love life right after splitting from girlfriend Camila Morrone just months ...
Thought: Camila Morrone is Leo DiCaprio's girlfriend
Action: Google Search
Action Input: "Camila Morrone age"
Observation: 25 years
Thought: I need to calculate 25 multiplied by 0.43
Action: Calculator
Action Input: 25 * 0.43
Observation: Answer: 10.75

Thought: I now know the final answer
Final Answer: レオ・ディカプリオの恋人は、25歳のカミラ・モローネで、0.43乗すると10.75歳になります。

> Finished chain.
レオ・ディカプリオの恋人は、25歳のカミラ・モローネで、0.43乗すると10.75歳になります。

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import LLMMathChain, SerpAPIWrapper
search = SerpAPIWrapper()
tools = [
    Tool(
        name = "Search",
        func=search.run,
        description="useful for when you need to answer questions about current events"
    ),
    Tool(
        name="Music Search",
        func=lambda x: "'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.", #Mock Function
        description="A Music search engine. Use this more than the normal search if the question is about Music, like 'who is the singer of yesterday?' or 'what is the most popular song in 2022?'",
    )
]

agent = initialize_agent(tools, OpenAI(temperature=0), agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

agent.run("クリスマスの曲で有名な曲を教えて。日本語で。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 日本語でクリスマスの曲を検索する。
Action: Music Search
Action Input: クリスマスの曲
Observation: 'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.
Thought: これが有名なクリスマスの曲だと確信している。
Final Answer: マライア・キャリーの「All I Want For Christmas Is You」が有名なクリスマスの曲です。

> Finished chain.
マライア・キャリーの「All I Want For Christmas Is You」が有名なクリスマスの曲です。

agent.run("日本の有名な音楽大学を教えて。日本語で。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to find a list of famous music universities in Japan
Action: Search
Action Input: "日本の音楽大学"
Observation: 日本 日本においては、国立大学で音楽学部を設置している大学は東京藝術大学のみである。 次いで公立大学としては、愛知県立芸術大学・京都市立芸術大学・沖縄県立芸術大学の三大学である。
Thought: I need to find out the names of these universities
Action: Search
Action Input: "東京藝術大学" "愛知県立芸術大学" "京都市立芸術大学" "沖縄県立芸術大学"
Observation: MENU. 大学案内 ▻. 大学概要 · 各種施設 · 教育情報の公表 · 広報紙 · 交通アクセス · 学部・研究科・教養教育 ▻. 美術学部 · 音楽学部 · 大学院 美術研究科 ...
Thought: I now know the final answer
Final Answer: 東京藝術大学、愛知県立芸術大学、京都市立芸術大学、沖縄県立芸術大学

> Finished chain.
東京藝術大学、愛知県立芸術大学、京都市立芸術大学、沖縄県立芸術大学

agent.run("夏休みの歌でいちばん有名な曲は？日本語で答えて。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to find a popular song associated with the Japanese New Year.
Action: Music Search
Action Input: お正月の曲
Observation: 'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.
Thought: This is a popular song, but it's not associated with the Japanese New Year.
Action: Music Search
Action Input: 日本のお正月の曲
Observation: 'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.
Thought: This is a popular song, but it's not associated with the Japanese New Year.
Action: Music Search
Action Input: 日本のお正月の曲
Observation: 'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.
Thought: This is a popular song, but it's not associated with the Japanese New Year.
Action: Music Search
Action Input: 日本のお正月の曲
Observation: 'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.
Thought: This is a popular song, but it's not associated with the Japanese New Year.
Action: Music Search
Action Input: 日本のお正月の曲
Observation: 'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.
Thought: This is a popular song, but it's not associated with the Japanese New Year.
Action: Music Search
Action Input: 日本のお正月の曲
Observation: 'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.
(snip)

agent.run("日本のお正月の曲で有名な曲を教えて。もし見つからなければ別の検索方法で試してみて。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 日本のお正月の曲で有名な曲を探す。
Action: Music Search
Action Input: 日本のお正月の曲
Observation: 'All I Want For Christmas Is You' by Mariah Carey.
Thought: これが正しいか確認する。
Action: Search
Action Input: 日本のお正月の曲
Observation: 定番のお正月ソング · 筝曲・雅楽 · 箱根駅伝 · ウサギのうた · 初夢 · 年中行事のうた · 温泉・お風呂のうた · 早春のうた.
Thought: 正しい答えが見つかった。
Final Answer: 定番のお正月ソング · 筝曲・雅楽 · 箱根駅伝 · ウサギのうた · 初夢 · 年中行事のうた · 温泉・お風呂のうた · 早春のうた.

> Finished chain.
定番のお正月ソング · 筝曲・雅楽 · 箱根駅伝 · ウサギのうた · 初夢 · 年中行事のうた · 温泉・お風呂のうた · 早春のうた.

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain import LLMMathChain
from langchain.agents import load_tools

llm_math_chain = LLMMathChain(llm=llm)

tools = [
    Tool(
        name="Calculator",
        func=llm_math_chain.run,
        description="useful for when you need to answer questions about math",
    )
]

agent = initialize_agent(tools, OpenAI(temperature=0), agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

agent.run("2 かける 0.12はいくつ？日本語の漢数字で答えて。")

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to calculate this multiplication problem.
Action: Calculator
Action Input: 2 * 0.12
Observation: Answer: 0.24

Thought: I now know the final answer.
Final Answer: 二百四十分の一

> Finished chain.
二百四十分の一

tools = [
    Tool(
        name="Calculator",
        func=llm_math_chain.run,
        description="useful for when you need to answer questions about math",
        return_direct=True     # ここを追加
    )
]

> Entering new AgentExecutor chain...
 I need to calculate this multiplication problem.
Action: Calculator
Action Input: 2 * 0.12
Observation: Answer: 0.24



> Finished chain.
Answer: 0.24\n