LangChain Agents 技術入門與實戰演練

– 6 分鐘閱讀

LangChain 是一款功能強大的 AI 應用開發框架，提供便捷的工具和函式庫，協助開發者輕鬆構建智慧代理（Agents）。本文將解析 LangChain Agents 的核心概念，包含代理型別、工具、語言模型和記憶體機制，並說明如何運用 LangChain 工具強化代理能力。同時，也將比較 v0.1 和 v0.2 版本的差異，闡述代理初始化、工具整合和錯誤處理等方面的改進。最後，透過天氣查詢的例項，展示 LangChain Agents 的實際應用流程，從程式碼撰寫到圖表解說，提供開發者更清晰的理解和實作參考。 透過整合 SerpAPI 等工具，代理能更有效率地搜尋網路資訊，並結合記憶體機制，提供更具上下文感知的回應。 LangGraph 則能協助代理處理更複雜的工作流程。

天氣查詢示例

讓我們來查詢一下舊金山的天氣。代理人呼叫 tavily_search_results_json 工具，查詢舊金山的天氣，並傳回了相關的天氣資訊，包括當前的溫度、天氣狀況等。

內容解密：

import requests

def get_weather(location):
    api_url = "https://api.tavily.com/weather"
    params = {"location": location}
    response = requests.get(api_url, params=params)
    weather_data = response.json()
    return weather_data

location = "San Francisco"
weather_data = get_weather(location)
print(weather_data)

圖表翻譯：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title LangChain Agents 技術入門與實戰演練

package "資料庫架構" {
    package "應用層" {
        component [連線池] as pool
        component [ORM 框架] as orm
    }

    package "資料庫引擎" {
        component [查詢解析器] as parser
        component [優化器] as optimizer
        component [執行引擎] as executor
    }

    package "儲存層" {
        database [主資料庫] as master
        database [讀取副本] as replica
        database [快取層] as cache
    }
}

pool --> orm : 管理連線
orm --> parser : SQL 查詢
parser --> optimizer : 解析樹
optimizer --> executor : 執行計畫
executor --> master : 寫入操作
executor --> replica : 讀取操作
cache --> executor : 快取命中

master --> replica : 資料同步

note right of cache
  Redis/Memcached
  減少資料庫負載
end note

@enduml

這個例子展示瞭如何使用 LangSmith 來查詢天氣資訊，並傳回相關的天氣資料。

LangChain Agents 入門

LangChain 是一個強大的 AI 應用開發框架，提供了一系列工具和函式庫，讓開發者可以輕鬆地建立智慧代理（Agents）。在這個章節中，我們將探討 LangChain Agents 的基礎知識，包括其核心概念、不同型別的代理，以及如何使用 LangChain 工具和函式庫來增強代理的能力。

核心概念

LangChain 代理的核心概念包括代理型別、工具、語言模型和記憶。代理型別決定了代理的行為和功能，工具提供了代理執行任務的能力，語言模型則用於生成回應，而記憶使代理能夠記住過去的對話和上下文。

代理型別

LangChain 提供了多種代理型別，包括 Zero-Shot-React 代理、結構化聊天代理和 ReAct 代理。每種代理型別都有其特點和適用場景，開發者可以根據具體需求選擇合適的代理型別。

工具和函式庫

LangChain 提供了一系列工具和函式庫，讓開發者可以輕鬆地建立和定製代理。這些工具包括語言模型、搜尋引擎和數學計算等，開發者可以根據需求選擇合適的工具來增強代理的能力。

記憶和上下文

LangChain 代理可以記住過去的對話和上下文，這使得代理能夠與使用者進行更自然和連貫的對話。開發者可以使用 LangChain 提供的記憶功能來建立能夠記住使用者偏好和需求的代理。

LangChain v0.1 和 v0.2 的區別

LangChain v0.1 和 v0.2 是兩個不同的版本，v0.2 相比 v0.1 有了很多改進。v0.2 簡化了代理初始化的過程，引入了新的代理型別，並改進了工具整合和錯誤處理等方面。

代理初始化

在 LangChain v0.2 中，代理初始化的過程被簡化了。開發者可以使用initialize_agent函式來初始化代理，這個函式可以自動選擇合適的代理型別和語言模型。

工具整合

LangChain v0.2 簡化了工具整合的過程。開發者可以使用load_tools函式來載入工具，這個函式支援更多種類別的工具。

錯誤處理

LangChain v0.2 改進了錯誤處理機制。開發者可以使用verbose引數來啟用詳細日誌，這有助於診斷和修復代理實作中的問題。

重點摘要

  • LangChain Agents 是智慧代理的基礎
  • 代理型別決定了代理的行為和功能
  • 工具提供了代理執行任務的能力
  • 記憶使代理能夠記住過去的對話和上下文
  • LangChain v0.1 和 v0.2 有所不同
  • 代理初始化被簡化了
  • 工具整合被簡化了
  • 錯誤處理機制被改進了

檢驗題目

  1. LangChain Agents 的第一步是什麼？ A. 實作代理的記憶 B. 定義代理的目標 C. 載入語言模型 D. 建立自定義工具

  2. 什麼是 LangChain 代理的核心概念？ A. 代理處理器 B. 代理動作 C. 代理載入器 D. 代理管理器

  3. 什麼型別的代理適合對話式 AI 應用？ A. Zero-Shot-React 代理 B. 結構化工具代理 C. ReAct 代理 D. 對話式代理

  4. LangChain v0.2 中用於初始化代理的函式是什麼？ A. 載入代理 B. 初始化代理 C. 建立代理 D. 啟動代理

代理人技術基礎

代理人啟動過程

代理人（agent）是指一種可以執行任務的軟體實體，通常需要一個啟動過程來初始化和啟動代理人。代理人的啟動過程通常包括以下步驟：

  1. 初始化代理人（initialize_agent）：此步驟負責初始化代理人的內部狀態和組態。
  2. 建立代理人（create_agent）：此步驟負責建立代理人的例項，並將其初始化為可執行狀態。

代理人記憶體的益處

代理人記憶體（memory）是指代理人可以儲存和回憶之前的互動和經驗。新增記憶體到代理人可以帶來以下益處：

  • 提供上下文感知的回應：代理人可以根據之前的互動和經驗提供更準確和相關的回應。
  • 改善代理人的學習能力：代理人可以從之前的經驗中學習和改善其表現。

代理人工具的搜尋功能

代理人工具（tool）是指代理人可以使用的外部資源或服務。有一種工具叫做 SerpAPI，它允許代理人搜尋網際網路以取得資訊。

代理人執行器的角色

代理人執行器（AgentExecutor）是 LangChain 中的一個元件，負責執行代理人並執行其選擇的動作。代理人執行器的主要角色是：

  • 執行代理人：代理人執行器負責執行代理人的程式碼和執行其選擇的動作。

代理人型別

LangChain 中有多種代理人型別，每種型別都有其優缺點。例如：

  • 結構化聊天代理人（Structured Chat Agent）：此型別的代理人最佳化了處理具有多個輸入的工具。
  • 零拍反應代理人（Zero-Shot-React Agent）：此型別的代理人不需要任何事先的知識或訓練就可以反應使用者輸入。

工具描述的重要性

工具描述（tool description）是指對工具的功能和用途的描述。工具描述的重要性在於：

  • 提供清晰和簡潔的描述：工具描述應該清晰和簡潔，以便使用者可以快速理解工具的功能和用途。

LangGraph 的優點

LangGraph 是 LangChain 中的一個元件，允許代理人使用圖結構來處理複雜的工作流程。LangGraph 的主要優點是：

  • 簡化複雜工作流程：LangGraph 可以幫助代理人簡化複雜的工作流程，並提高其效率。

從技術架構視角來看，LangChain Agents 作為一種新型的程式設計正規化，其核心價值在於將大語言模型的能力延伸至外部世界，透過工具的使用解決實際問題。本文深入探討了 LangChain Agents 的核心概念、不同代理型別、工具函式庫以及 v0.1 和 v0.2 版本的差異，並以天氣查詢為例展示了其應用。分析顯示，LangChain 代理的靈活性與擴充套件性使其在處理複雜任務時表現出色，例如結合 SerpAPI 進行網路搜尋、利用 LangGraph 簡化工作流程等。然而，代理的效能也受限於語言模型本身的理解能力和工具的可靠性。目前，代理初始化、工具整合和錯誤處理等方面已得到顯著改進，但仍需關注工具描述的清晰度和代理記憶體管理的效率。展望未來，隨著大語言模型的持續發展和工具生態的日益豐富，LangChain Agents 將在更廣泛的領域發揮作用，例如自動化工作流程、知識問答和智慧助理等。玄貓認為，LangChain Agents 代表了 AI 應用開發的重要趨勢，值得開發者深入研究並積極探索其應用潛力。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。