引言
在现代编程中，语言模型（LLMs）是非常强大的工具，但它们仅能生成文本输出。为了让这些模型在真实世界中更加实用，我们需要创建代理（Agents）。代理能够使用LLM作为推理引擎来决定采取哪些操作以及这些操作的输入应是什么。在本文中，我们将深入探讨如何使用LangChain的AgentExecutor创建一个能够与各种工具交互的智能代理。
主要内容
使用语言模型及其工具调用能力
语言模型能够通过调用工具实现跨越文本输出的能力。利用LangChain，我们可以构建这样一个系统：它不仅能处理文本，还能执行特定工具来完成任务。
创建检索器（Retriever）
为了让代理访问特定的信息，我们需要创建一个检索器。检索器会基于我们的本地数据索引提供信息。
使用搜索工具
搜索工具可以帮助代理在线查询信息，例如获取实时天气情况。
集成聊天历史
通过整合聊天历史，代理能够记住过去的互动并在后续问题中加以利用。
调试与跟踪
使用LangSmith能够有效地调试与跟踪复杂的应用程序。
代码示例
from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool
import os
# 初始化语言模型
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_api_key_here" # 替换为您的API密钥
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")
# 创建工具
search = TavilySearchResults(max_results=2) # 使用API代理服务提高访问稳定性
retriever_tool = create_retriever_tool(retriever, "langsmith_search", "LangSmith检索工具")
tools = [search, retriever_tool]
# 创建代理
agent = create_tool_calling_agent(model, tools)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
# 运行代理
response = agent_executor.invoke({"input": "今天天气如何？"})
print(response['output'])
常见问题和解决方案
局域网访问问题
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，以确保访问稳定性。
数据获取失败
确保API密钥正确，并且API服务正常运行。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们简要展示了如何使用LangChain创建一个简单智能代理。要深入研究，建议查看LangGraph中的高级代理使用指南，了解如何创建自定义代理或流式返回响应。
参考资料
- LangChain官方文档：docs.langchain.com
- LangSmith调试和跟踪：smith.langchain.com
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