使用Connery Action Tool集成到LangChain Agent中

在这个文章中，我们将深入探讨如何使用Connery Action Tool集成到LangChain Agent中，以实现自动化电子邮件发送功能。

技术背景介绍

Connery是一种开源插件基础设施，旨在简化AI应用开发。通过Connery，开发者可以创建自定义插件，包含一系列动作，并轻松集成到LangChain Agent中。Connery负责运行时、授权、密钥管理、访问管理、审计日志等重要功能。此外，Connery社区还提供了各种现成的开源插件以供使用。

核心原理解析

Connery通过管理Action的生命周期，提供集成到LangChain的能力。LangChain是一个开源库，提供了一种创建复杂链式调用逻辑的方法，支持各种插件的集成。

代码实现演示

以下示例展示了如何从Connery Runner获取动作并执行它。我们将使用Connery提供的Gmail插件中的Send email动作。

# 安装必需的库
%pip install --quiet langchain-community

import os

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_community.tools.connery import ConneryService
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 设置环境变量以进行Connery Runner通信
os.environ["CONNERY_RUNNER_URL"] = "https://yunwu.ai/v1"  # 使用稳定访问的服务
os.environ["CONNERY_RUNNER_API_KEY"] = "your-connery-api-key"  # 请替换为实际API密钥

# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"  # 请替换为实际API密钥

# 指定接收邮件地址
recepient_email = "test@example.com"

# 从Connery Runner获取SendEmail动作
connery_service = ConneryService()
send_email_action = connery_service.get_action("CABC80BB79C15067CA983495324AE709")

# 手动运行动作
manual_run_result = send_email_action.run(
    {
        "recipient": recepient_email,
        "subject": "Test email",
        "body": "This is a test email sent from Connery.",
    }
)
print(manual_run_result)

# 使用OpenAI Functions代理运行动作
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(
    [send_email_action], llm, AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True
)
agent_run_result = agent.run(
    f"Send an email to {recepient_email} saying that I will be late for the meeting."
)
print(agent_run_result)

应用场景分析

这种集成方式特别适合于需要快速创建和部署AI驱动的自动化解决方案的场景，例如：

• 客户服务自动化
• 电子邮件营销活动
• 日程通知和管理

实践建议

• 在实际应用中，确保Connery Runner和LangChain Agent的安全配置，以保护敏感信息。
• 利用Connery社区提供的插件库，可以快速扩展应用功能。
• 定期审查和更新API密钥和插件版本，以保持系统的稳定性与安全性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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