# 探索MultiON Toolkit的力量：与LangChain集成打造自定义AI代理
## 引言
在现代编程生态系统中，AI代理的应用日趋广泛。其中，MultiON Toolkit是一个强有力的工具，它能与LangChain结合，帮助开发者在浏览器中实现复杂的、多服务交互的智能代理工作流。本篇文章将介绍如何使用MultiON Toolkit并详细讲解其与LangChain的集成过程。
## 主要内容
### 1. MultiON Toolkit简介
MultiON Toolkit是一个强大的AI工具集，可以与多种Web服务和应用程序进行互动。借助MultiON的浏览器扩展，开发者可以轻松地创建自定义的智能代理工作流。
### 2. 设置MultiON环境
要使用MultiON Toolkit，你需要：
1. 创建一个MultiON账户。
2. 在Chrome浏览器中添加MultiON扩展程序。
3. 安装相关Python包：
!pip install --upgrade --quiet multion langchain !pip install -qU langchain-community
### 3. 利用MultiON扩展进行登录
完成账户创建后，请访问[MultiON网站](https://app.multion.ai/)创建API密钥，并通过MultiON扩展程序进行登录验证。
```python
# 授权连接浏览器的扩展
import multion
multion.login()
4. 在智能代理中使用MultiON Toolkit
MultiON与LangChain的集成支持通过代理执行复杂的任务。这部分会展示一个使用MultiON执行查询操作的例子：
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 提示
instructions = """You are an assistant."""
base_prompt = hub.pull("langchain-ai/openai-functions-template")
prompt = base_prompt.partial(instructions=instructions)
# 大语言模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# 代理
agent = create_openai_functions_agent(llm, toolkit.get_tools(), prompt)
agent_executor = AgentExecutor(
agent=agent,
tools=toolkit.get_tools(),
verbose=False,
)
# 执行查询
agent_executor.invoke(
{
"input": "Use multion to explain how AlphaCodium works, a recently released code language model."
}
)
代码示例
以下是一个完整代码示例，展示如何利用MultiON和LangChain执行查询：
from langchain_community.agent_toolkits import MultionToolkit
toolkit = MultionToolkit() # 使用API代理服务提高访问稳定性
tools = toolkit.get_tools()
agent_executor.invoke(
{
"input": "Use multion to explain how AlphaCodium works, a recently released code language model."
}
)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
- 函数弃用警告：在使用MultiON Toolkit时，你可能会遇到函数弃用警告。请参考最新的API文档，使用推荐的新函数替代。
总结和进一步学习资源
MultiON Toolkit与LangChain的集成为开发者提供了一个灵活的框架来构建复杂的AI代理。如果你有兴趣深入研究，可以参考以下资源：
参考资料
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