使用 LangChain 和 OpenAI 构建智能代理：开发人员指南

<code class="bash">pip install langchain langchain-openai python-dotenv</code>

<code>openai_api_key=your_api_key_here</code>

<code>instruction = """
您是一个旨在编写和执行Python代码以回答问题的代理。
您可以访问Python REPL，用于执行Python代码。
如果出现错误，请调试代码并重试。
仅使用代码的输出回答问题。
如果您无法编写代码来回答问题，请返回“我不知道”。
"""</code>

<code class="python">from langchain import hub
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_experimental.tools import PythonREPLTool
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor

base_prompt = hub.pull("langchain-ai/react-agent-template")
prompt = base_prompt.partial(instructions=instruction)

tools = [PythonREPLTool()]
python_agent = create_react_agent(
    prompt=prompt,
    llm=ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-turbo"),
    tools=tools,
)
python_executor = AgentExecutor(agent=python_agent, tools=tools, verbose=True)</code>

<code class="python">from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_csv_agent

csv_agent = create_csv_agent(
    llm=ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-turbo"),
    path="episode-info.csv",
    verbose=True,
    allow_dangerous_code=True,
)</code>

<code class="python">from langchain.agents import Tool

def python_executor_wrapper(prompt: str):
    python_executor.invoke({"input": prompt})

tools = [
    Tool(
        name="python agent",
        func=python_executor_wrapper,
        description="""
        用于将自然语言转换为Python代码并执行。
        不接受代码作为输入。
        """
    ),
    Tool(
        name="csv agent",
        func=csv_agent.invoke,
        description="""
        用于通过运行pandas计算来回答关于episode-info.csv的问题。
        """
    ),
]

grant_agent = create_react_agent(
    prompt=base_prompt.partial(instructions=""),
    llm=ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-4-turbo"),
    tools=tools,
)
grant_agent_executor = AgentExecutor(agent=grant_agent, tools=tools, verbose=True)</code>

<code class="python">print(
    grant_agent_executor.invoke({
        "input": "What season has the most episodes?"
    })
)</code>