# 引言
在AI的世界中，模型的能力不仅仅局限于生成文本。通过使用工具，我们可以极大地扩展模型的功能。这篇文章将带您深入探讨如何创建工具链和智能代理，使模型能够调用不同的工具（如API、函数、数据库等），从而提升其应用能力。
# 主要内容
## 创建工具
首先，我们需要定义一个工具。在这个例子中，我们将创建一个简单的乘法工具。
```python
from langchain_core.tools import tool
@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
"""Multiply two integers together."""
return first_int * second_int
通过以上代码，我们定义了一个名为multiply的工具，它可以接受两个整数并返回它们的乘积。
设置模型并调用工具
为了让模型能够调用工具，我们需要配置语言模型并与工具绑定。在这里，我们将使用LangChain库。
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 设置API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
# 初始化模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 绑定工具
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])
通过以上步骤，模型即可在适当时候调用multiply工具。此外，因应某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。
创建链
当我们清楚需要调用工具的次数时，可以创建一个工具链。例如，对于简单的乘法运算链：
from operator import itemgetter
chain = llm_with_tools | (lambda x: x.tool_calls[0]["args"]) | multiply
chain.invoke("What's four times 23")
这个链将会根据用户的输入，自动调用相应的工具。
代码示例
以下是一个完整示例，展示如何使用智能代理来处理复杂的多工具调用任务：
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_core.tools import tool
@tool
def add(first_int: int, second_int: int) -> int:
"Add two integers."
return first_int + second_int
@tool
def exponentiate(base: int, exponent: int) -> int:
"Exponentiate the base to the exponent power."
return base**exponent
tools = [multiply, add, exponentiate]
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = agent_executor.invoke({
"input": "Take 3 to the fifth power and multiply that by the sum of twelve and three, then square the whole result"
})
print(result)
常见问题和解决方案
- 工具调用失败：确保API密钥和工具绑定正确，同时考虑网络情况使用代理服务。
- 链配置不当：仔细检查工具顺序和参数传递，确保符合任务需求。
总结和进一步学习资源
通过适当的工具链和代理设置，我们可以大幅提升AI模型的适用性和灵活性。想要深入了解更多关于工具链和智能代理的细节，推荐参考以下学习资源：
参考资料
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