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Robocorp 工具包

本笔记本介绍了如何开始使用 Robocorp Action Server 动作工具包和 LangChain。

Robocorp 是使用自定义动作扩展 AI 代理、助手和副驾驶能力的最简单方法。

安装​

首先，请参阅 Robocorp 快速入门，了解如何设置 Action Server 并创建您的动作。

在您的 LangChain 应用程序中，安装 langchain-robocorp 包

# Install package
%pip install --upgrade --quiet langchain-robocorp

按照上述快速入门创建新的 Action Server 后。

它将创建一个包含文件（包括 action.py）的目录。

我们可以添加 Python 函数作为动作，如 此处 所示。

让我们在 action.py 中添加一个虚拟函数。

@action
def get_weather_forecast(city: str, days: int, scale: str = "celsius") -> str:
    """
    Returns weather conditions forecast for a given city.

    Args:
        city (str): Target city to get the weather conditions for
        days: How many day forecast to return
        scale (str): Temperature scale to use, should be one of "celsius" or "fahrenheit"

    Returns:
        str: The requested weather conditions forecast
    """
    return "75F and sunny :)"

然后我们启动服务器

action-server start

我们可以看到

Found new action: get_weather_forecast

通过访问运行在 https://:8080 的服务器并使用 UI 运行函数来进行本地测试。

环境设置​

您可以选择设置以下环境变量

  • LANGSMITH_TRACING=true：启用 LangSmith 日志运行追踪，该追踪也可以绑定到相应的 Action Server 动作运行日志。更多信息请参阅 LangSmith 文档。

使用​

我们已在上方启动了本地动作服务器，运行在 https://:8080。

from langchain.agents import AgentExecutor, OpenAIFunctionsAgent
from langchain_core.messages import SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_robocorp import ActionServerToolkit

# Initialize LLM chat model
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

# Initialize Action Server Toolkit
toolkit = ActionServerToolkit(url="https://:8080", report_trace=True)
tools = toolkit.get_tools()

# Initialize Agent
system_message = SystemMessage(content="You are a helpful assistant")
prompt = OpenAIFunctionsAgent.create_prompt(system_message)
agent = OpenAIFunctionsAgent(llm=llm, prompt=prompt, tools=tools)

executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

executor.invoke("What is the current weather today in San Francisco in fahrenheit?")


> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: `robocorp_action_server_get_weather_forecast` with `{'city': 'San Francisco', 'days': 1, 'scale': 'fahrenheit'}`


"75F and sunny :)"The current weather today in San Francisco is 75F and sunny.

> Finished chain.
{'input': 'What is the current weather today in San Francisco in fahrenheit?',
 'output': 'The current weather today in San Francisco is 75F and sunny.'}

单输入工具​

默认情况下，toolkit.get_tools() 将以结构化工具的形式返回动作。

要返回单输入工具，请传入一个用于处理输入的聊天模型。

# Initialize single input Action Server Toolkit
toolkit = ActionServerToolkit(url="https://:8080")
tools = toolkit.get_tools(llm=llm)