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PaymanAI

PaymanAI 提供代表 AI Agent 发送和接收支付(法币和加密货币)的功能。要开始使用

  1. 在 app.paymanai.com 注册 以创建 AI Agent 并获取您的 API 密钥
  2. 设置 环境变量 (PAYMAN_API_SECRET 为您的 API 密钥,PAYMAN_ENVIRONMENT 为沙箱或生产环境)。

此 notebook 简要概述了将 PaymanAI 作为工具集成到 LangChain 中的方法。有关完整参考,请参阅 API 文档。

概述

PaymanAI 集成是 langchain-community (或您的自定义) 包的一部分。它允许您

  • 发送支付 (send_payment) 到加密货币地址或银行账户。
  • 搜索收款人 (search_payees)。
  • 添加新的收款人 (add_payee)。
  • 通过托管的结账链接向客户请求付款 (ask_for_money)。
  • 检查代理或客户余额 (get_balance)。

这些可以作为 LangChain 工具 封装,供基于 LLM 的代理自动调用。

集成详情

可序列化JS 支持Package latest
PaymanAIlangchain_community[PyPI Version]

如果您只是调用 PaymanAI SDK,您可以直接调用,或者通过 LangChain 中的 工具 接口调用。

设置

  1. 安装 langchain-community (或等效) 包
pip install --quiet -U langchain-community
  1. 安装 PaymanAI SDK
pip install paymanai
  1. 设置 环境变量
export PAYMAN_API_SECRET="YOUR_SECRET_KEY"
export PAYMAN_ENVIRONMENT="sandbox"

您的 PAYMAN_API_SECRET 应该是来自 app.paymanai.com 的密钥。PAYMAN_ENVIRONMENT 可以是 sandboxproduction,具体取决于您的使用情况。

实例化

这是一个实例化 PaymanAI 工具的示例。如果您有多个 Payman 方法,您可以创建多个工具。

from langchain_community.tools.langchain_payman_tool.tool import PaymanAI

# Instantiate the PaymanAI tool (example)
tool = PaymanAI(
name="send_payment",
description="Send a payment to a specified payee.",
)

调用

使用参数直接调用

您可以调用 tool.invoke(...) 并传递一个字典,该字典与工具的预期字段匹配。例如

response = tool.invoke({
"amount_decimal": 10.00,
"payment_destination_id": "abc123",
"customer_id": "cust_001",
"memo": "Payment for invoice #XYZ"
})

使用 ToolCall 调用

当在 AI 工作流程中使用时,LLM 可能会生成一个 ToolCall 字典。您可以按如下方式模拟它

model_generated_tool_call = {
"args": {
"amount_decimal": 10.00,
"payment_destination_id": "abc123"
},
"id": "1",
"name": tool.name,
"type": "tool_call",
}
tool.invoke(model_generated_tool_call)

在 Chain 或 Agent 中使用工具

您可以将 PaymanAI 工具绑定到支持工具调用的 LangChain 代理或 chain。

快速开始摘要

  1. 在 app.paymanai.com 注册 以获取您的 API 密钥
  2. 安装 依赖项
    pip install paymanai langchain-community
  3. 导出 环境变量
    export PAYMAN_API_SECRET="YOUR_SECRET_KEY"
    export PAYMAN_ENVIRONMENT="sandbox"
  4. 实例化 PaymanAI 工具,传递您想要的名称/描述。
  5. 使用 .invoke(...) 调用 工具,或将其集成到 chain 或 agent 中。

API 参考

您可以在以下位置找到 PaymanAI 的完整 API 文档

链接

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnableConfig, chain
from langchain.chat_models import init_chat_model

# Assume we've imported your PaymanAITool or multiple Payman AI Tools
payman_tool = PaymanAITool(name="send_payment")

# Build a prompt
prompt = ChatPromptTemplate([
("system", "You are a helpful AI that can send payments if asked."),
("human", "{user_input}"),
("placeholder", "{messages}"),
])

llm = init_chat_model(model="gpt-4", model_provider="openai")
llm_with_tools = llm.bind_tools([payman_tool], tool_choice=payman_tool.name)

llm_chain = prompt | llm_with_tools

@chain
def tool_chain(user_input: str, config: RunnableConfig):
input_ = {"user_input": user_input}
ai_msg = llm_chain.invoke(input_, config=config)
tool_msgs = payman_tool.batch(ai_msg.tool_calls, config=config)
return llm_chain.invoke({**input_, "messages": [ai_msg, *tool_msgs]}, config=config)

# Example usage:
response = tool_chain.invoke("Send $10 to payee123.")
print(response)```

## API reference

You can find full API documentation for PaymanAI at:

- [Python reference](https://python.langchain.com/v0.2/api_reference/community/tools/langchain_community.tools.langchain_payman_tool.tool.PaymanAI.html)
- (Any other relevant references or doc links)


## Related
- Tool [conceptual guide](/docs/concepts/tools)
- Tool [how-to guides](/docs/how_to/#tools)

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