本笔记本介绍如何开始使用 Robocorp Action Server 操作工具包和 LangChain。

Robocorp 是通过自定义操作扩展 AI 代理、助手和副驾驶功能的最简单方式。

安装

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

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

# Install package
pip install -qU langchain-robocorp

当您创建新的 Action Server 按照上述快速入门操作后。

它将创建一个包含文件的目录，包括 action.py.

我们可以将 Python 函数添加为操作，如下所示 Robocorp 操作文档.

让我们添加一个虚拟函数到 action.py.

@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

然后我们可以看到：

Found new action: get_weather_forecast

通过访问运行在的服务器在本地测试 http://localhost:8080 并使用界面来运行函数。

环境设置

您可以选择设置以下环境变量：

• - LANGSMITH_TRACING=true：要启用 LangSmith 日志运行追踪，该追踪也可以绑定到相应的操作服务器操作运行日志。参见 LangSmith 文档 了解更多。

使用方法

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

from langchain.agents import AgentExecutor, OpenAIFunctionsAgent
from langchain.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?")

> 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() 会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)