引言
在当今的数字世界中，聊天机器人已经成为与用户互动的重要方式。为了提高聊天机器人的实用性，许多开发者希望它们能够与其他系统和API交互。本文将介绍如何通过添加工具来增强聊天机器人的功能。
主要内容
1. 前置条件
在阅读本文前，你需要对以下概念有所了解：
- 聊天机器人
- 代理（Agents）
- 聊天记录
2. 环境设置
本指南将使用一个工具调用代理，结合Tavily进行网络搜索。你可以在Tavily网站上注册账号并安装以下Python包：
%pip install --upgrade --quiet langchain-community langchain-openai tavily-python
确保你的环境变量中设置了OPENAI_API_KEY和TAVILY_API_KEY。可以使用dotenv模块加载这些信息：
import dotenv
dotenv.load_dotenv()
3. 创建代理
我们的目标是创建一个能够根据需要查找信息并进行对话的代理。首先，初始化Tavily和一个支持工具调用的OpenAI聊天模型：
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_openai import ChatOpenAI
tools = [TavilySearchResults(max_results=1)] # 使用API代理服务提高访问稳定性
chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0)
接下来，设置聊天提示模板以便代理可以进行对话：
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You are a helpful assistant."),
("placeholder", "{messages}"),
("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
]
)
组装代理：
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
agent = create_tool_calling_agent(chat, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
代码示例
以下代码展示了如何与代理进行交互：
from langchain_core.messages import HumanMessage
response = agent_executor.invoke({"messages": [HumanMessage(content="How's the weather?")]})
print(response['output'])
常见问题和解决方案
访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来确保访问的稳定性。
处理多种工具
确保每个工具的输入、输出格式和API调用频率满足项目需求。
总结和进一步学习资源
通过添加工具，聊天机器人能够更加智能地处理各种任务。建议继续阅读Langchain文档中的agents和use case部分，了解更多细节。
参考资料
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