无法主动更新自己的知识，导致出现事实幻觉这是大模型常见的问题。遇到这个问题，你可以让大模型先在本地知识库中进行搜索，检查一下提示中的信息的真实性，如果真实，再进行输出；如果不真实，则进行修正。如果本地知识库找不到相应的信息，可以调用工具进行外部搜索，来检查提示信息的真实性。而代理就是帮助你验证和调用工具的助手。
在LangChain中使用代理，我们只需要理解下面三个元素。
- 大模型：提供逻辑的引擎，负责生成预测和处理输入。
- 与之交互的外部工具：可能包括数据清洗工具、搜索引擎、应用程序等。
- 控制交互的代理：调用适当的外部工具，并管理整个交互过程的流程。
ReAct框架
比如说，你在运营花店的过程中，经常会经历天气变化而导致的鲜花售价变化，那么，每天早上你会如何为你的鲜花定价？ 也许你会告诉我，我会去Google上面查一查今天的鲜花成本价啊（行动），也就是我预计的进货的价格，然后我会根据这个价格的高低（观察），来确定我要加价多少（思考），最后计算出一个售价（行动）
使用LangChain和SerpAPI构建智能代理的操作指引
在现代应用中，智能代理可以帮助我们快速获取信息并执行复杂的计算。本文将指导你通过使用LangChain和SerpAPI，构建一个智能代理，来获取市场上玫瑰花的平均价格并计算加价后的售价。
1. 安装必要的包
首先，你需要安装google-search-results包，以便使用SerpAPI进行搜索。打开你的命令行终端，输入以下命令：
pip install google-search-results
2. 设置API密钥
接下来，确保你有OpenAI和SerpAPI的API密钥。将API密钥设置为环境变量，以便在代码中使用。使用以下代码：
import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'Your OpenAI API Key'
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = 'Your SerpAPI API Key'
请确保替换'Your OpenAI API Key'和'Your SerpAPI API Key'为你自己的API密钥。
3. 导入库
然后，导入所需的库。你需要LangChain库中相关的模块：
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.llms import OpenAI
4. 加载语言模型
接下来，加载用于控制代理的语言模型。这里我们将使用OpenAI的语言模型，并设置温度（temperature）为0，以确保输出更稳定的结果：
llm = OpenAI(temperature=0)
5. 加载工具
现在，我们需要加载将要使用的工具，包括SerpAPI（用于调用Google搜索）和llm-math（用于进行数学计算）：
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
6. 初始化代理
最后，使用加载的工具、语言模型和代理类型来初始化代理。我们将使用ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION类型的代理，该代理能够自动形成思考与行动的链条：
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
7. 运行代理
现在，我们可以使用代理来回答问题。假设我们想知道目前市场上玫瑰花的平均价格并计算加价15%后的售价。我们可以运行以下命令：
result = agent.run("目前市场上玫瑰花的平均价格是多少？如果我在此基础上加价15%卖出，应该如何定价？") print(result)
8. 结果分析
智能代理将自动执行以下步骤：
- 搜索: 代理会在网上查找玫瑰花的平均价格。
- 计算: 一旦获得价格，代理将计算加价15%后的售价。
- 返回结果: 最终，代理将输出加价后的售价。
