# 打造智能代理：使用LangChain AgentExecutor构建交互应用
## 引言
随着语言模型的迅速发展，如何让这些模型在生产环境中变得更加智能、可操作是一个重要的课题。在这篇文章中，我们将介绍如何使用LangChain的AgentExecutor来构建一个可以与多个工具交互的智能代理。虽然AgentExecutor是LangChain的早期版本，但它可以帮助我们快速上手并理解构建智能代理的基础。
## 主要内容
### 使用语言模型的工具调用能力
语言模型通常只输出文本，但通过LangChain的工具调用功能，我们可以将模型输出与实际工具结合起来，使其能够执行具体的操作。
### 创建Retriever以暴露特定信息
Retriever是一个强大的工具，可以帮助我们的代理在本地数据库中检索特定信息，从而增强其回答问题的能力。
### 使用搜索工具查找在线信息
通过集成在线搜索工具，我们的代理不仅能访问本地数据，还能获取最新的在线信息。
### 添加聊天历史功能
通过记录和利用聊天历史，我们的代理可以“记住”以前的交互内容，从而在后续对话中提供更加相关和个性化的回答。
### 使用LangSmith进行调试和追踪
LangSmith是一个可视化工具，可以帮助我们追踪代理的执行路径， debug复杂应用使其稳定运行。
## 代码示例
以下是一个完整的创建代理的代码示例：
```python
import os
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_tool_calling_agent
from langchain.agents import AgentExecutor
# 使用API代理服务提高访问稳定性
search = TavilySearchResults(max_results=2)
# 加载和处理文档
loader = WebBaseLoader("https://docs.smith.langchain.com/overview")
docs = loader.load()
documents = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200).split_documents(docs)
vector = FAISS.from_documents(documents, OpenAIEmbeddings())
retriever = vector.as_retriever()
retriever_tool = create_retriever_tool(retriever, "langsmith_search", "Search for information about LangSmith.")
# 配置工具列表
tools = [search, retriever_tool]
# 配置语言模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4")
# 创建和执行代理
agent = create_tool_calling_agent(model, tools, prompt=None)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
# 运行代理
response = agent_executor.invoke({"input": "whats the weather in sf?"})
print(response['output'])
常见问题和解决方案
- 网络问题：在某些地区，访问API可能会不稳定。此时可以考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 调试困难：LangSmith工具可以帮助通过可视化方式了解代理内的操作路径。
总结和进一步学习资源
构建智能代理是一个复杂的话题，但通过LangChain提供的工具，我们可以在实现代理基本功能的同时掌握其中原理。以下是一些推荐的进一步学习资源：
参考资料
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