引言
在现代应用开发中，人工智能代理的实现能够为用户提供智能交互和决策支持。本篇文章将探讨如何使用OpenAI的函数调用功能，通过LangChain框架创建一个智能代理。同时，代理可以利用Tavily的搜索引擎进行信息查找。本文旨在帮助开发者快速上手并实现一个基本的智能代理。
主要内容
环境设置
在开始之前，你需要准备以下环境变量：
OPENAI_API_KEY: 用于访问OpenAI模型。TAVILY_API_KEY: 用于访问Tavily搜索引擎。
安装与配置
首先，确保已安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建或添加项目
新建LangChain项目：
langchain app new my-app --package openai-functions-agent
添加到现有项目：
langchain app add openai-functions-agent
在你的 server.py 文件中添加以下代码：
from openai_functions_agent import agent_executor as openai_functions_agent_chain
add_routes(app, openai_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")
可选设置：LangSmith监控
LangSmith可以帮助你监控和调试LangChain应用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
启动服务
在当前目录下，通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
本地服务器将运行在 http://localhost:8000。你可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板，并通过 http://127.0.0.1:8000/openai-functions-agent/playground 访问操场。
代码示例
以下是如何从代码访问模板的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/openai-functions-agent") # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- API访问不稳定： 由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以提高访问的稳定性。
- 环境变量配置错误： 确保所有必要的API密钥和环境变量正确配置。
总结和进一步学习资源
这篇文章介绍了如何使用OpenAI函数调用和LangChain创建一个智能代理。考虑使用LangSmith来提高应用的调试和监控能力。
进一步学习资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- OpenAI API 参考
- Tavily API 参考
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