应用内置工具

一个智能体的行动能力全靠它手头的工具。LangChain 提供了一个丰富的预构建工具库，可以将智能体连接到多种外部服务和数据源，从搜索引擎到科学计算器。凭借这些工具，您无需重新编写底层集成代码，即可让您的智能体具备强大的功用。

加载和应用简单工具

最直接的开始方法是动用一个无需外部配置的工具。DuckDuckGoSearchRun 工具就是一个很好的例子，因为它提供网页搜索服务，不需要 API 密钥。

我们来初始化一个智能体，并为其提供这个搜索工具。智能体的推理 (inference)引擎——LLM，将可以判断何时及怎样动用搜索工具来回复询问。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain_community.agent_toolkits import load_tools

# 初始化LLM
# 确保您的OPENAI_API_KEY已在环境中设定
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 加载内置工具
# LangChain提供了方便的辅助函数'load_tools'
tools = load_tools(["ddg-search", "llm-math"], llm=llm)

# 获取要应用的提示 - 您可以修改它！
# 我们从LangChain Hub拉取标准的ReAct提示
prompt = hub.pull("hwchase17/react")

# 初始化智能体
# 我们使用create_react_agent构造函数来创建ReAct智能体
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)

# 创建一个智能体执行器来管理执行循环
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 使用查询运行智能体
query = "What was the score of the 2022 FIFA World Cup final, and what is that score raised to the power of 0.25?"
agent_executor.invoke({"input": query})

执行此代码时，verbose=True 参数 (parameter)可以让您看到智能体的推理步骤。您会看到类似以下内容的输出：

> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: 我得找出2022年国际足联世界杯决赛的比分，接着算出该比分0.25次方的值。我将先搜索比分，再动用计算器做数学运算。
Action: duckduckgo_search
2022 FIFA Cup final score
Observation: 2022年国际足联世界杯决赛比分为阿根廷 3–3 法国。阿根廷通过点球大战以 4–2 获胜。
Thought: 比赛期间的比分是3-3，这意味着总共进了6个球。我将计算6的0.25次方。
Action: Calculator
Action Input: 6^0.25
Observation: 答案: 1.56508458007
Thought: 我现在有了最后回复。
Final Answer: 2022年国际足联世界杯决赛比分为3-3（阿根廷点球获胜）。总比分6的0.25次方约等于1.565。

> Finished chain.

此输出显示了智能体的内部思维过程。它准确地辨认出两个子任务，为每一步选用了合适的工具，并将观察结果汇总成一个完整、合理的回复。

此图显示了一个智能体如何接收用户查询，利用其LLM推理引擎挑选合适的工具（搜索），运行工具以获取观察结果，然后得出最后回复。

处理须用 API 密钥的工具

LangChain 许多功能强大的内置工具都是对第三方 API 的封装，像是 Google、Wikipedia 或 WolframAlpha 的 API。若要动用这些，您通常须安装提供商的 Python SDK 并将 API 密钥设定为环境变量。

例如，若要动用 WolframAlpha 工具进行计算查询，您首先得从其开发者门户获取一个 AppID。

1. 安装所需软件包：

   pip install wolframalpha
   

2. 设定环境变量： 在您的终端或 .env 文件中，设定您的 AppID。

   export WOLFRAM_ALPHA_APPID="YOUR_APP_ID_HERE"
   

环境变量设定好后，LangChain 的工具加载器即可自行配置该工具。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain_community.agent_toolkits import load_tools
import os

# 确保您的密钥已设为环境变量
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
# os.environ["WOLFRAM_ALPHA_APPID"] = "YOUR_APP_ID"

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

# 加载WolframAlpha工具
# LangChain 自行查找并动用 WOLFRAM_ALPHA_APPID 环境变量
tools = load_tools(["wolfram-alpha"], llm=llm)

prompt = hub.pull("hwchase17/react")

agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)

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

agent_executor.invoke({"input": "What is the second derivative of x^4 * sin(x)?"})

智能体会明白此数学问题最适合由 WolframAlpha 处理，并将任务交由其处理。这种安装软件包并设定环境变量的做法适用于 LangChain 中大多数基于 API 的工具，这让增强智能体功用有了一个统一的方法。

尽管内置工具能处理多种常见任务，但您通常需要让智能体使用您自己的内部 API 或专有数据源。下一节会讲怎样制作自定义工具，以赋予智能体这些特定功用。