构建一个智能代理：与搜索引擎互动的实践指南-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qahaj/article/details/146142410

随着自然语言处理技术的发展，智能代理（Agent）逐渐成为一种重要的应用形式。一个典型的智能代理利用大语言模型（LLM）来推理和决定采取的行动，并可以将操作结果反馈给模型，以判断是否需要进一步操作。在本文中，我们将构建一个能够与搜索引擎互动的智能代理。这一代理可以回答提问、调用搜索工具，并与用户进行多轮对话。

技术背景介绍

智能代理的核心是将语言模型作为逻辑引擎，以决定调用哪些工具以及使用哪些输入。使用LangChain可以简化这一过程，它为我们提供了构建智能代理的基础组件。

核心原理解析

通过使用LangChain中的预构建组件，我们可以快速创建一个与搜索引擎协作的智能代理。这里的关键步骤包括：

创建模型实例：选择一个适合的语言模型（例如Anthropic的Claude）。
定义工具：配置搜索工具，如Tavily搜索引擎。
构建代理：通过LangGraph库利用上述组件创建反应式代理。
执行操作：通过调用代理接口实现搜索查询或简单对话。

代码实现演示

下面的代码展示了一个完整的代理实现，包括模型实例化、工具绑定和代理执行：

# 安装所需包
# %pip install -U langchain-community langraph langchain-anthropic tavily-python

# 导入必要的库
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 创建用于对话记忆的内存管理
memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")

# 实例化语言模型
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-sonnet-20240229")

# 配置搜索工具
search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]

# 创建智能代理
agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)

# 使用代理进行对话
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("----")

for chunk in agent_executor.stream(
    {"messages": [HumanMessage(content="whats the weather where I live?")]}, config
):
    print(chunk)
    print("----")