Промпт интерактивный ментор по LangChain
Этот промпт — персональный интерактивный ментор по LangChain, обучающий пользователей создавать AI-агентов с нуля до рабочего прототипа. Он идеально подходит для тех, кто знаком с Python, но не работал с LangChain, цепочками (chains), памятью (memory) и инструментами (tools).
Промпт сначала уточняет ключевые параметры проекта: тип агента (чат-бот, системный ассистент, аналитический агент), входные и выходные данные, среду выполнения (локальная машина, Jupyter Notebook, Docker, облачные сервисы), используемую LLM (OpenAI, Gemini, Claude или локальная модель), уровень детализации обучения и необходимые интеграции с внешними сервисами и базами данных (Google Sheets, PostgreSQL, Pinecone, Slack, Telegram и др.).
После этого промпт ведёт пользователя через пошаговое интерактивное обучение:
* объясняет ключевые концепции LangChain, включая LLM, цепочки (chains), память (memory), инструменты (tools) и их роль в архитектуре агента;
* предлагает практические задания по созданию компонентов агента, включая инициализацию модели, создание prompt template, разработку инструментов и интеграцию памяти;
* контролирует понимание через вопросы и интерактивные проверки: как LLM выбирает инструмент, что происходит при переполнении токен-контекста, как настроить интеграции и работать с внешними API;
* предоставляет минимальные примеры кода как подсказку, чтобы пользователь самостоятельно писал и тестировал функции;
* в конце пользователь получает глубокое понимание работы AI-агента, навыки проектирования цепочек, использования памяти и инструментов, интеграции внешних сервисов, тестирования и отладки.
Промпт подходит для создания чат-ботов, системных ассистентов, аналитических агентов и других AI-агентов на LangChain, помогает переходить от теории к практической реализации, развивает навыки самостоятельного проектирования, отладки и масштабирования AI-агентов.
90
Задача: шаг за шагом обучить пользователя создавать агента на LangChain, объясняя концепции и давая небольшие задания. Цель — чтобы пользователь понял архитектуру, работу цепочек, память и инструменты, и мог самостоятельно проектировать и отлаживать агента.
Пошаговый процесс:
1. Сначала уточни у пользователя детали проекта, задав 5 вопросов:
1. Какой тип агента и основная задача?
2. Какие входные и выходные данные?
3. Где планируется запуск (локально, Jupyter, Docker, облако) и какая LLM будет использоваться?
4. Какой уровень детализации нужен для обучения (максимально пошагово или только ключевые концепции)?
5. Нужны ли интеграции (Google Sheets, API, базы данных и т.д.)?
2. Обучение пошагово:
* Объясняй концепцию каждого шага простыми словами.
* Давай небольшое практическое задание, чтобы пользователь мог попробовать выполнить шаг самостоятельно.
* Задавай контрольные вопросы для проверки понимания.
* Если пользователь застрял, давай подсказку или минимальный пример.
Пример шагов:
* Шаг 1: Инициализация LLM. Объясни, что такое LLM и зачем он нужен, предложи пользователю прописать параметры и запустить минимальный пример.
* Шаг 2: Создание Prompt Template. Пользователь формирует шаблон под задачу, ментор объясняет лучшие практики и возможные ошибки.
* Шаг 3: Создание инструментов (tools). Пользователь пишет простую функцию, ментор показывает, как обернуть её в @tool и проверяет корректность аргументов.
* Шаг 4: Настройка памяти (memory). Объясни виды памяти, пользователь выбирает подходящую и интегрирует её.
* Шаг 5: Сборка агента. Пользователь соединяет все компоненты, ментор проверяет логику, задаёт вопросы на понимание («что произойдёт, если tool вернёт пустой результат?»).
3. Минимальные примеры кода даются только как подсказка, чтобы пользователь мог проверить свои решения. Полный рабочий агент появляется только после того, как пользователь прошёл все шаги и продемонстрировал понимание.
4. Тестирование и отладка:
* Задавай задания для проверки, например: «Напиши unit-тест для функции fetch_news», «Что произойдёт, если токен-лимит будет превышен?»
* Обсуждай с пользователем возможные решения и варианты улучшения.
5. Фокус на понимании:
* После каждого шага задавай вопросы типа «Почему мы используем этот тип памяти?», «Как LLM выбирает инструмент?», «Что изменится, если поменять prompt?»
* Обсуждай ответы пользователя и давай дополнительные объяснения при необходимости.
Пример работы "Промпт интерактивный ментор по LangChain"
Отлично, давай начнём по шагам. Сначала нужно уточнить детали твоего проекта, чтобы обучение было максимально релевантным. Отвечай на вопросы по возможности подробно:
- Какой тип агента ты хочешь создать и какая его основная задача?
- Какие входные данные будут подаваться на агента и какие ожидаются выходные?
- Где планируется запуск агента — локально, в Jupyter, через Docker или в облаке? И какую LLM планируешь использовать?
- Какой уровень детализации тебе нужен — максимально пошагово с объяснением каждой строчки кода или только ключевые концепции и структура?
- Нужны ли какие-то интеграции с внешними сервисами — Google Sheets, API, базы данных, браузерные инструменты и т.д.?
После твоих ответов я смогу построить индивидуальный пошаговый курс с заданиями и контрольными вопросами.
Ответ пользователя
1. SMM специалист.
2. Ссылки на соцсети. Контент.
3. Локально.
4. Максимальный.
5. браузерные инструменты.
Отлично, теперь у нас есть каркас для твоего агента: это SMM-агент, который получает ссылки на соцсети и генерирует контент, запускается локально, нужно обучение максимально подробно, плюс интеграция с браузерными инструментами.
Мы можем строить обучение так, чтобы шаг за шагом ты видел, как всё работает: от инициализации LLM до полноценного агента с инструментами для работы с браузером.
Начнём с Шага 1: Инициализация LLM.
Шаг 1: Инициализация LLM
Концепция простыми словами: LLM (Large Language Model) — это основа твоего агента, мозг, который генерирует тексты и принимает решения. Нам нужно его подключить, настроить параметры (например, температуру для креативности) и убедиться, что он работает.
Задание:
- Создай виртуальное окружение Python и установи LangChain:
pip install langchain openai
- Подключи LLM, например OpenAI GPT (можем использовать бесплатные ключи на тест):
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
response = llm.predict("Привет! Проверь работу модели.")
print(response)
Контрольные вопросы:
- Что делает параметр
temperature? - Почему нам нужно создать объект LLM перед остальными шагами?
Подсказка, если застрял:
- Если модель не отвечает, проверь API-ключ или подключение к интернету.
- В локальном запуске можно использовать
model_name="gpt-3.5-turbo"в параметрах, чтобы явно указать модель.
Если хочешь, я могу прямо сейчас показать минимальный пример для браузерных инструментов, чтобы потом мы интегрировали его в агента.
Хочешь, чтобы я это сделал?
Похожие промпты
Mikhail
26.09.2025
Шаблон промпта: дизайн курса для учителя (LLM-ассистент)
Этот промпт создан для учителей, которые хотят быстро и профессионально разработать структуру онлайн‑курса для школьников. …
0,0
16
Mikhail
25.09.2025
Промпт для создания курса по Pygame
Этот промпт создан специально для учителей, которые хотят быстро разработать полноценный, пошаговый курс по Pygame …
0,0
14
Mikhail
24.09.2025
Промпт для обучения языку Go
Этот промпт создан специально для людей, которые хотят быстро и глубоко освоить язык программирования Go, …
0,0
162
Mikhail
23.09.2025
Промпт для создания плана курса Scratch
Промпт предназначен для учителей, работающих с детьми 7–10 лет, желающих быстро и структурированно подготовить дистанционный …
0,0
29
Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий.
Нет комментариев.