探索MultiOn Toolkit：增强Web服务交互的智能代理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tt_jishu/article/details/143062547

# 引言

在当今数字化时代，人工智能代理的应用范围正在迅速扩展。MultiOn Toolkit 作为一个创新的工具，允许开发者将AI代理连接到各种Web服务和应用中。这篇文章旨在指导您如何使用MultiOn Toolkit与LangChain集成，构建自定义的智能代理工作流程。

# 主要内容

## MultiOn Toolkit简介

MultiOn Toolkit 提供了一个强大的AI代理，能够与多种Web服务和应用互动。通过在浏览器中安装MultiOn扩展，您可以创建和管理自定义的代理工作流程。

## 初始设置

1. **创建MultiON账户**：访问MultiON官方网站并注册一个账户。
2. **安装浏览器扩展**：为Chrome浏览器添加MultiOn扩展。
3. **安装Python库**：在您的开发环境中安装必要的库。

```bash
%pip install --upgrade --quiet multion langchain -q
%pip install -qU langchain-community

配置MultiOn Toolkit

在安装完扩展和库后，您需要通过API密钥建立连接：

from langchain_community.agent_toolkits import MultionToolkit

toolkit = MultionToolkit()
tools = toolkit.get_tools()

到MultiON官网生成API密钥，并通过以下代码登录：

import multion

multion.login()  # 授权连接到您的浏览器扩展

使用MultiOn Toolkit执行任务

为了利用MultiON代理执行特定任务，您可以参考以下代码：

from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 设置提示
instructions = """You are an assistant."""
base_prompt = hub.pull("langchain-ai/openai-functions-template")
prompt = base_prompt.partial(instructions=instructions)

# 配置LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0)

# 创建代理
agent = create_openai_functions_agent(llm, toolkit.get_tools(), prompt)
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=toolkit.get_tools(),
    verbose=False,
)

# 执行任务
response = agent_executor.invoke(
    {
        "input": "Use multion to explain how AlphaCodium works, a recently released code language model."
    }
)

print(response)