langchain create_react_agent 报错variable tools should be a list of base messages

<think>我们正在解决一个关于LangChain的create_react_agent方法使用时的错误。错误信息是：“variable tools should be a list of base messages”。根据这个错误，问题可能出在传递给`create_react_agent`方法的`tools`参数上。它期望的是一个由基础消息（base messages）组成的列表，但我们传递的可能不是。 在LangChain中，`create_react_agent`函数用于创建一个基于ReAct（Reasoning and Acting）框架的代理。它需要一些参数，其中包括一个工具列表（tools）。这些工具应该是实现了特定接口的对象，比如有`name`、`description`、`run`方法等。但是，错误提示说需要“base messages”，这有点令人困惑，因为通常工具应该是`Tool`类的实例。 回顾错误信息，它可能是指工具应该是一个由基础工具对象组成的列表。但是，错误信息中写的是“base messages”，这可能是代码内部的一个错误提示，实际应该是指工具列表。 根据引用[1]和[2]中的内容，我们并没有直接看到关于这个错误的解决方案。但是，我们可以从LangChain的文档和常见问题中推断。 通常，在LangChain中创建代理时，我们需要定义工具。例如，一个工具可以这样定义： ```python from langchain.tools import Tool def search_tool(query: str) -> str: # 实现搜索功能 return "搜索结果" tool = Tool( name="Search", func=search_tool, description="用于搜索信息的工具" ) ``` 然后，在创建代理时，我们会传递一个工具列表： ```python tools = [tool] ``` 但是，错误提示说需要“a list of base messages”，这让我们怀疑是否传递了错误的对象。可能的原因有： 1. 我们传递的工具列表中的对象不是`Tool`类的实例，而是其他东西（比如字符串或其他对象）。 2. 在LangChain的某些版本中，可能有不同的要求。 另外，引用[1]中提到在配置next.config.js时遇到问题，但这与我们的Python环境无关。引用[2]是关于如何设置环境来运行langchain-ChatGLM的，也没有直接相关。 因此，我们需要检查传递给`create_react_agent`的`tools`参数是否是一个由`Tool`对象组成的列表。 如果没有直接使用`Tool`类，而是使用了其他类型的工具（如自定义工具），请确保它们符合LangChain的工具接口。 另外，请注意LangChain的版本，因为不同版本的API可能有所变化。 如果问题仍然存在，我们可以尝试查看LangChain的官方文档或GitHub issues。引用[1]中提到了GitHub上的一个issue，我们可以去搜索类似的问题。 根据经验，一个常见的解决方案是确保工具列表中的每个工具都是正确的类型。我们可以打印一下工具列表中的每个元素的类型，确认是否为`Tool`类型。 例如： ```python print([type(tool) for tool in tools]) ``` 期望的输出应该是类似：`[<class 'langchain.tools.base.Tool'>]` 如果不是，则需要调整工具的定义。 另外，错误信息中的“base messages”可能是笔误，实际上应该是“base tools”或类似的东西。或者，在最新的版本中，工具的定义方式发生了变化。 由于没有具体的代码，我们只能提供一般性建议。 如果用户仍然遇到问题，可以尝试以下步骤： 1. 确保使用最新版本的LangChain（或与文档匹配的版本）。 2. 检查传递给`create_react_agent`的工具列表是否是一个列表，且每个元素都是`Tool`的实例。 3. 查看LangChain的官方文档或GitHub issues中关于`create_react_agent`的示例。 下面是一个使用`create_react_agent`的简单示例（根据LangChain文档）： ```python from langchain.agents import create_react_agent from langchain.agents.agent_toolkits import Tool from langchain.llms import OpenAI # 定义一个简单的工具 def dummy_func(input_str): return "Hello, " + input_str tool = Tool(name="DummyTool", func=dummy_func, description="一个示例工具") tools = [tool] # 初始化语言模型 llm = OpenAI(temperature=0) # 创建代理 agent = create_react_agent(llm, tools, verbose=True) ``` 如果按照上述方式定义，应该不会出现上述错误。 如果用户使用的是自定义工具，确保自定义工具类继承自`BaseTool`，并实现了必要的属性和方法。 如果问题仍然存在，请提供更多的代码上下文，以便进一步诊断。 由于用户没有提供具体的代码，我们只能给出一般性的解决步骤。 相关问题： 1. 如何正确定义LangChain中的工具？ 2. LangChain中create_react_agent方法的使用示例？ 3. 如何升级或降级LangChain版本以解决兼容性问题？ 4. 在LangChain中，除了ReAct代理，还有哪些代理类型可用？ 5. 如何调试LangChain中的代理执行过程？ 希望这些信息能帮助用户解决问题。</think>### LangChain `create_react_agent` 错误解决方案 您遇到的错误 `'variable tools should be a list of base messages'` 通常是由于 **工具（tools）参数格式不正确** 导致的。以下是完整解决步骤： --- ### 错误原因分析 1. **工具参数格式错误** `create_react_agent` 要求 `tools` 参数必须是 **`BaseTool` 对象组成的列表**，但实际传递的可能是： - 普通函数而非 `Tool` 实例 - 字符串或其他无效对象 - 未正确初始化的工具类 2. **LangChain 版本兼容性问题** 不同版本对工具的定义方式有差异（如 `langchain-core` 和 `langchain-community` 的模块调整）[^1]。 --- ### 解决方法 #### 步骤 1：正确定义工具列表 确保每个工具都是 `BaseTool` 的子类实例： ```python from langchain.tools import Tool # 正确工具定义示例 def search_api(query: str) -> str: return f"Results for {query}" tools = [ Tool( name="Search", func=search_api, description="Useful for searching information" ), # 添加更多工具... ] ``` #### 步骤 2：验证工具类型 在创建代理前检查工具类型： ```python print(type(tools[0])) # 应输出 <class 'langchain_core.tools.BaseTool'> ``` #### 步骤 3：创建代理的标准代码 ```python from langchain.agents import create_react_agent from langchain import hub prompt = hub.pull("hwchase17/react") # 使用标准ReAct提示模板 agent = create_react_agent( llm=your_llm_model, # 替换为您的LLM实例 tools=tools, # 确保是BaseTool列表 prompt=prompt ) ``` --- ### 常见问题排查 1. **旧版兼容性问题** 如果使用旧版 LangChain（<0.1.0），尝试升级： ```bash pip install -U langchain langchain-core ``` 2. **模块导入错误** 确认导入路径正确（新版推荐）： ```python # 新版推荐导入方式 from langchain_core.tools import BaseTool from langchain.agents import create_react_agent ``` 3. **工具类未实现 `run` 方法** 自定义工具必须实现 `_run` 方法： ```python from langchain.tools import BaseTool class CustomTool(BaseTool): name = "custom_tool" description = "A custom tool" def _run(self, input: str) -> str: return f"Processed: {input}" ``` --- ### 避免错误的完整示例 ```python from langchain.agents import create_react_agent from langchain.tools import Tool from langchain import hub from langchain_community.llms import HuggingFaceEndpoint # 1. 定义工具函数 def calculate(input: str) -> str: return str(eval(input)) # 简单计算示例 # 2. 封装为BaseTool列表 tools = [ Tool( name="Calculator", func=calculate, description="Performs math calculations" ) ] # 3. 初始化模型 llm = HuggingFaceEndpoint(repo_id="google/flan-t5-large") # 4. 创建代理 prompt = hub.pull("hwchase17/react") agent = create_react_agent(llm, tools, prompt) # 不再报错 ``` ---