Robocorp 工具包

此笔记本涵盖了如何开始使用Robocorp Action Server 操作工具包和 LangChain。

Robocorp 是扩展 AI 智能体、助手和副驾驶功能的最简单方法，可以使用自定义操作来实现。

安装

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

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

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

当您按照上述快速入门创建新的Action Server 时。

它将创建一个包含文件的目录，包括action.py。

我们可以添加 Python 函数作为操作，如此处所示。

让我们向action.py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

通过转到在http://localhost:8080上运行的服务器并在 UI 中使用该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

• LANGCHAIN_TRACING_V2=true：启用 LangSmith 日志运行跟踪，该跟踪还可以绑定到相应的 Action Server 操作运行日志。请参阅LangSmith 文档了解更多信息。

用法

我们启动了上面的本地操作服务器，它在http://localhost:8080上运行。

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="http://localhost: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?")

API 参考：AgentExecutor | OpenAIFunctionsAgent | SystemMessage | ChatOpenAI | ActionServerToolkit

> 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() 将操作作为结构化工具返回。

要返回单输入工具，请传递一个用于处理输入的聊天模型。

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

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