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在人工智能的浪潮中对话代理技术正逐渐成为企业和开发者关注的焦点。LangChain作为对话代理领域的一颗新星自2021年9月诞生以来以其强大的功能和灵活的应用场景迅速赢得了市场的认可。本文将带你深入了解LangChain中的STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION代理类型以及如何结合PlayWrightBrowserToolkit工具箱来自动完成特定的任务。
随着技术的发展结构化工具对话代理展现出了巨大的潜力它能够通过组合调用一系列工具完成复杂的任务集合。无论你是开发者、数据分析师还是业务分析师本文都将为你揭示如何利用这些工具来提升工作效率和自动化水平。
PlayWrightBrowserToolkit详解
PlayWrightBrowserToolkit是基于PlayWrightBrowser包封装的工具箱它继承自BaseToolkit类并为PlayWright浏览器提供了一系列的交互工具。这些工具支持同步和异步操作使得与浏览器的交互变得更加灵活和高效。
代码实现与注释
# 安装依赖包
# pip install --upgrade --quiet playwright
# pip install --upgrade --quiet lxml
# 通过 playwright install 命令来安装三种常用的浏览器工具
# playwright install# 使用结构化工具对话代理
from langchain_community.agent_toolkits import PlayWrightBrowserToolkit
from langchain_community.tools.playwright.utils import create_async_playwright_browser# 创建异步浏览器实例
async_browser create_async_playwright_browser()
# 初始化PlayWrightBrowserToolkit工具箱
toolkit PlayWrightBrowserToolkit.from_browser(async_browser)
# 获取工具箱中的工具列表
tools toolkit.get_tools()
print(tools)from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain_openai import ChatOpenAI# 初始化ChatOpenAI实例替换为你的API密钥
llm ChatOpenAI(openai_api_keyYOUR_API_KEY,base_urlhttps://api.chatanywhere.tech/v1,modelgpt-3.5-turbo,temperature0,
)# 初始化代理设置代理类型为结构化工具对话代理
agent_chain initialize_agent(tools,llm,agentAgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verboseTrue,
)# 定义异步主函数
async def main():# 运行代理并获取指定网页的标题目录response await agent_chain.arun(What are the headers on python.langchain.com?)print(response)# 运行异步事件循环
import asyncio
loop asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())结语
通过本文的介绍我们了解到结构化工具对话代理的强大功能和灵活性。它不仅可以帮助我们自动化日常任务还可以在数据处理和分析中发挥重要作用。随着技术的不断进步我们期待看到更多创新的应用出现。
扩展阅读和资源
LangChain官方文档PlayWrightBrowserToolkit GitHub页面
通过这些资源你可以进一步探索和学习LangChain和结构化工具对话代理的相关知识。
