探索Riza Code Interpreter：通过AI代理运行Python代码

用户850429986511
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# 探索Riza Code Interpreter：通过AI代理运行Python代码

## 引言

在人工智能领域，语言模型（LLM）如Claude Haiku具有强大的语言理解能力。然而，处理一些具体的计算或编程任务时，LLM可能存在局限。这时候，Riza Code Interpreter这样的工具便能发挥作用。本文将展示如何通过一个使用Python编程的AI代理来解决一个简单的问题：计算单词"strawberry"中'r'的数量。

## 主要内容

### 什么是Riza Code Interpreter？

Riza Code Interpreter是一个基于WASM的隔离环境，允许AI代理运行Python或JavaScript代码。它提供了一种安全的方法来执行代码，完美解决了LLM在处理某些计算任务上的局限性。

### 准备工作

在开始之前，请确保已经从Riza页面获取了API密钥，并安装了必要的Python包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-community rizaio

设置API密钥作为环境变量：

%env ANTHROPIC_API_KEY=<your_anthropic_api_key_here>
%env RIZA_API_KEY=<your_riza_api_key_here>

如何使用Riza来运行Python代码

我们将使用ExecPython工具，并通过Anthropic的Claude Haiku模型初始化一个AI代理。以下是Key步骤：

  1. 导入必要的模块和函数：

    from langchain_community.tools.riza.command import ExecPython
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

  2. 初始化ExecPython工具：

    tools = [ExecPython()]

  3. 使用Claude Haiku模型初始化代理：

    llm = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307", temperature=0)
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant. Make sure to use a tool if you need to solve a problem."),
        ("human", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
    ]
)
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt_template)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何询问AI代理计算“strawberry”中'r'的数量：

# 问一个棘手的问题
result = agent_executor.invoke({"input": "how many rs are in strawberry?"})
print(result["output"][0]["text"])

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：在某些地区进行API调用时，开发者可能会遇到网络限制。解决方案是使用API代理服务，例如设置HTTP代理来提高访问稳定性。
  • Python环境依赖：确保环境中安装了所有必要的Python包，否则可能会遇到ModuleNotFoundError。

总结和进一步学习资源

通过Riza Code Interpreter，开发者可以有效地扩展LLM的能力，并执行复杂计算任务。更多学习资源可以参考Riza Code Interpreter API文档和Langchain社区工具文档。

参考资料

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