构建强大的ai代理的关键在于其管理和执行工具(函数调用)的能力。这些工具赋予代理执行各种任务的能力,例如数据抓取、内容总结,甚至复杂的流程自动化。然而,随着ai代理规模和功能的扩张,管理和维护众多工具的难度也随之增加。
本教程将使用Toolhouse SDK演示如何利用预构建工具,并追踪每个工具调用的过程。我们将构建一个简单的界面,用户输入URL和提示,AI代理则使用工具抓取网页并处理数据。
工具是AI代理的核心,如同其四肢一般。每个工具都代表着AI执行特定任务的专业技能或功能。
面向用户的AI代理需要胜任各种任务。从零开始编写AI工具以实现API集成或网页抓取逻辑,无异于重复造轮子,并且需要开发团队进行长期维护。
Toolhouse平台有效解决了这些问题。它能够:
这些功能简化了工具管理,让您专注于构建更智能的AI代理,而无需费心于工具的构建和维护。
让我们构建一个AI驱动的网络爬虫。它是一个单页面应用,用户输入待抓取的URL和可选提示,AI代理将抓取网页并处理数据。
所需资源:
我们将使用React创建一个简单的前端来管理工具调用。确保已安装create-react-app,我们将用它初始化新的React应用。如果未安装,请运行以下命令:
npm install -g create-react-app
在终端输入以下命令:
npx create-react-app ai-scraper
进入项目目录:
cd ai-scraper
项目文件夹结构应如下所示:
启动服务器:
npm start
应用应在localhost:3000启动:
这些SDK将使我们的应用与Toolhouse平台和OpenAI模型交互:
npm install @toolhouseai/sdk openai
在ai-scraper项目文件夹中创建一个.env文件,并添加以下API密钥:
REACT_APP_TOOLHOUSE_API_KEY=your_toolhouse_api_key REACT_APP_OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
您可以在platform.openai.com/api-keys找到OpenAI API密钥。将your_openai_api_key替换为您的实际密钥。
要获取Toolhouse API密钥,请先在toolhouse.ai注册一个帐户。
注册后,访问API密钥页面:
点击眼睛图标显示您的API密钥,复制并粘贴到.env文件的your_toolhouse_api_key处。
您的Toolhouse仪表板应如下所示:
点击左侧菜单中的“Bundles”创建新的Bundle。Bundle用于组织AI工具。
创建后,您可以添加不同的预制工具到Bundle中:
启用Tavily Web Search工具将其添加到您的Bundle:
在src文件夹中的App.js文件(或App.ts)中替换代码:
import React, { useState } from "react"; import { Toolhouse } from "@toolhouseai/sdk"; import OpenAI from "openai"; import "./App.css"; const model = "gpt-4o-mini"; function App() { const [url, setUrl] = useState(""); const [prompt, setPrompt] = useState(""); const [result, setResult] = useState(""); const [isLoading, setIsLoading] = useState(false); const [error, setError] = useState(""); const handleSubmit = async (e) => { e.preventDefault(); setIsLoading(true); setError(""); setResult(""); try { const toolhouse = new Toolhouse({ apiKey: process.env.REACT_APP_TOOLHOUSE_API_KEY, metadata: { id: "user_id", timezone: "0", }, }); const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.REACT_APP_OPENAI_API_KEY, dangerouslyAllowBrowser: true, }); const messages = [ { role: "user", content: `get the contents of ${url} and ${prompt}`, }, ]; const tools = await toolhouse.getTools(); const chatCompletion = await client.chat.completions.create({ messages, model: model, tools, }); const openaiMessage = await toolhouse.runTools(chatCompletion); const newMessages = [...messages, ...openaiMessage]; const chatCompleted = await client.chat.completions.create({ messages: newMessages, model: model, tools, }); setResult(chatCompleted?.choices[0]?.message?.content); } catch (err) { console.error("Error occurred:", err); setError( `An error occurred while processing your request. ${ err.message || JSON.stringify(err) }` ); } finally { setIsLoading(false); } }; return ( <div className="container"> <h1>AI Scraper with Toolhouse</h1> <form onSubmit={handleSubmit}> <div className="form-group"> <label htmlFor="url">URL</label> <input type="text" id="url" value={url} onChange={(e) => setUrl(e.target.value)} placeholder="https://example.com" required /> </div> <div className="form-group"> <label htmlFor="prompt">Prompt</label> <textarea id="prompt" value={prompt} onChange={(e) => setPrompt(e.target.value)} placeholder="Summarize the content..." required /> </div> <button type="submit" disabled={isLoading}> {isLoading ? "Processing..." : "Scrape and Process"} </button> </form> {error && <div className="error">{error}</div>} {result && ( <div className="result"> <h2>Result:</h2> {result} </div> )} </div> ); } export default App;
在src文件夹内的App.css文件中添加样式:
/* (CSS styles remain the same as in the original input) */
停止已运行的React服务器(ctrl + c),然后运行以下命令重新启动服务器:
npm start
应用界面如下所示:
输入URL和提示,AI代理将抓取并总结网页内容。请注意,某些网站可能不允许抓取,导致工具调用失败。
示例:
Toolhouse执行日志可以监控每个工具调用的情况,帮助您评估工具调用数量并优化调用以节省资源。
日志记录了每个工具调用的时间和输出。
本教程演示了如何使用Toolhouse SDK构建一个简单的AI驱动的网络爬虫。Toolhouse简化了工具管理,让您可以专注于构建更强大的AI代理。 请记住,API密钥需要替换为您的实际密钥。
以上就是使用 Toolhouse SDK 管理用于函数调用的 AI 工具的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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