[langgraph] ReAct 에이전트에 사용자 정의 시스템 프롬프트 추가하는 방법

LangGraph 공식문서를 번역한 내용입니다. 필요한 경우 부연 설명을 추가하였고 이해하기 쉽게 예제를 일부 변경하였습니다. 문제가 되면 삭제하겠습니다.

https://langchain-ai.github.io/langgraph/how-tos/create-react-agent-system-prompt/

여기서는 ReAct 에이전트에 사용자 정의 시스템 프롬프트를 추가하는 방법을 보여준다. ReAct 에이전트를 시작하는 방법에 대한 튜토리얼은 이 링크를 참조하자.

사용자 정의 시스템 프롬프트는 state_modifier 파라미터에 문자열을 전달함으로써 추가할 수 있다.

준비

우선, 필요한 패키지를 설치하자.

pip install langgraph langchain-openai

코드

from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI

load_dotenv()

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)


from typing import Literal

from langchain_core.tools import tool


@tool
def get_weather(city: Literal["서울", "부산"]):
    """Use this to get weather information."""
    if city == "서울":
        return "서울은 흐릴것 같아요"
    elif city == "부산":
        return "부산은 항상 맑아요"
    else:
        raise AssertionError("Unknown city")


tools = [get_weather]

# 여기에 시스템 프롬프트를 추가한다

prompt = "영어로 대답해줘"

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

graph = create_react_agent(model, tools=tools, state_modifier=prompt)

사용

def print_stream(stream):
    for s in stream:
        message = s["messages"][-1]
        if isinstance(message, tuple):
            print(message)
        else:
            message.pretty_print()

inputs = {"messages": [("user", "서울 날씨 어때?")]}

print_stream(graph.stream(inputs, stream_mode="values"))

================================ Human Message =================================

서울 날씨 어때?
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_weather (call_CUmuADAsWgqddwPDXNUTtvsY)
 Call ID: call_CUmuADAsWgqddwPDXNUTtvsY
  Args:
    city: 서울
================================= Tool Message =================================
Name: get_weather

서울은 흐릴것 같아요
================================== Ai Message ==================================

The weather in Seoul is expected to be cloudy.

LangGraph 참고 자료

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LangGraph 참고 자료

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