构建LangChain应用程序的示例代码：16、具有插件检索功能的自定义代理（Custom Agent with PlugIn Retrieval）

最新推荐文章于 2025-05-11 10:16:30 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-11 10:16:30 发布 · 613 阅读

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#langchain #人工智能 #AI编程

自定义代理与插件检索

这个笔记本结合了两个概念，以构建一个能够与AI插件交互的自定义代理：

自定义代理与工具检索：这引入了检索多个工具的概念，这在尝试使用任意多的插件时非常有用。
自然语言API链：这在OpenAPI端点周围创建了自然语言包装器。这很有用，因为(1)插件在幕后使用OpenAPI端点，(2)将它们包装在NLAChain中可以让路由器代理更容易地调用它们。

这个笔记本引入的新思想是使用检索来选择不是工具本身，而是要使用的OpenAPI规范集。然后我们可以从这些OpenAPI规范生成工具。这在尝试让代理使用插件时非常有用。可能更有效的是先选择插件，然后选择端点，而不是直接选择端点。这是因为插件可能包含更多有用的信息用于选择。

设置环境

进行必要的导入等。

import re
from typing import Union

from langchain.agents import (
    AgentExecutor,
    AgentOutputParser,
    LLMSingleActionAgent,
)
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import StringPromptTemplate
from langchain_community.agent_toolkits import NLAToolkit
from langchain_community.tools.plugin import AIPlugin
from langchain_core.agents import AgentAction, AgentFinish
from langchain_openai import OpenAI

设置LLM

llm = OpenAI(temperature=0)

设置插件

加载并索引插件

urls = [
    "https://datasette.io/.well-known/ai-plugin.json",
    "https://api.speak.com/.well-known/ai-plugin.json",
    "https://www.wolframalpha.com/.well-known/ai-plugin.json",
    "https://www.zapier.com/.well-known/ai-plugin.json",
    "https://www.klarna.com/.well-known/ai-plugin.json",
    "https://www.joinmilo.com/.well-known/ai-plugin.json",
    "https://slack.com/.well-known/ai-plugin.json",
    "https://schooldigger.com/.well-known/ai-plugin.json",
]

AI_PLUGINS = [AIPlugin.from_url(url)