使用AI工具链的实战指南

在这篇指南中，我们将深入探讨如何创建调用工具的链(Chains)和智能体(Agents)。工具可以是API、函数、数据库等等，它们能让模型的能力超越简单的文本或消息输出。使用模型与工具的关键在于如何正确地提示模型选择合适的工具并提供正确的输入。

技术背景介绍

在现代AI应用中，模型本身虽然强大，但通常需要结合其他工具来实现更复杂的功能。通过集成工具，我们可以扩展模型的能力，轻松实现如计算、数据查询和特定任务执行等功能。

核心原理解析

核心在于通过工具调用API来扩展和增强AI模型的功能。这需要确保模型能够识别何时以及如何使用工具，这是通过精心设计的提示和正确的输入解析来实现的。

代码实现演示

首先，我们需要安装langchain库来支持工具链和智能体的构建：

%pip install --upgrade --quiet langchain

创建一个工具

以下代码展示了如何创建一个简单的数学乘法工具：

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

# 验证工具的配置
print(multiply.name)
print(multiply.description)
print(multiply.args)

# 调用工具实例
result = multiply.invoke({"first_int": 4, "second_int": 5})
print(result)  # 输出: 20

使用工具的链

如果已知工具的使用次数，我们可以创建一个链处理这些调用：

from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置模型（以 OpenAI 为例）
llm = ChatOpenAI(base_url='https://yunwu.ai/v1', api_key='your-api-key', model='gpt-4o-mini')

# 将工具绑定到模型
llm_with_tools = llm.bind_tools([multiply])

# 使用链调用工具
msg = llm_with_tools.invoke("what's 5 times 42")
tool_call = msg.tool_calls[0]
print(tool_call)  # 输出工具调用信息

构建智能体

智能体适合需要根据输入内容动态调整工具调用次数和顺序的场景：

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)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 使用智能体进行复杂计算
output = 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"
})
print(output)

应用场景分析

使用工具链非常适合需要与外部服务或内部函数进行复杂交互的应用场景，如金融计算、动态内容生成等。而智能体则适用于需要高度灵活性和决策能力的复杂任务。

实践建议

1. 确保工具接口和函数描述清晰，便于模型理解和调用。
2. 通过模拟多样化的输入场景来训练你的模型，以提高工具选择的准确性。
3. 使用环境变量来存储API密钥，增强安全性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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