[探索Chain和Agent：如何调用工具增强AI模型能力]

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探索Chain和Agent：如何调用工具增强AI模型能力

在AI模型应用中，工具（Tools）的使用大大扩展了模型的能力，使得模型不仅仅局限于输出文本或消息。本文将详细讲解如何创建Chains和Agents来调用工具，实现复杂的功能调用链，例如API、函数和数据库访问等。

引言

在本文中，我们将概述如何使用LangChain库创建和管理工具，以扩展AI模型的功能。我们将展示如何创建简单的工具，并结合Chains和Agents来实现更复杂的任务。

主要内容

设置环境

首先，需要安装LangChain库：

%pip install --upgrade --quiet langchain

如果需要跟踪调用，可以设置以下环境变量（可选）：

import getpass
import os

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

创建工具

我们将通过一个函数创建一个简单的工具，用于乘法运算：

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

构建调用链

如果我们明确知道需要调用工具的次数，可以创建一个链：

llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])
msg = llm_with_tools.invoke("whats 5 times forty two")

使用Agents

在不确定工具调用次数的情况下，可以使用Agents来动态决定调用次数和顺序：

from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent

@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)

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"
})

API使用注意事项

在使用API时，要注意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。例如：

# 使用API代理服务提高访问稳定性

代码示例

以下是一个完整的使用工具链和代理的代码示例：

from langchain_core.tools import tool
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent

@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
    return first_int * second_int

@tool
def add(first_int: int, second_int: int) -> int:
    return first_int + second_int

tools = [multiply, add]
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

result = agent_executor.invoke({
    "input": "Add ten and twenty, then multiply the result by three"
})
print(result)

常见问题和解决方案

问题：工具调用失败怎么办？

解决方案：确保工具函数的签名正确，并检查传递的参数是否符合要求。

问题：API调用受到限制怎么办？

解决方案：考虑使用API代理服务，以绕过网络限制。

总结和进一步学习资源

通过使用LangChain，开发者能够创建强大而灵活的工具链来扩展AI模型的功能。建议访问LangChain官方文档来获取更多信息。

参考资料

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