基于langchain的Agent(实现实时查询天气)
心血来潮，玩一下Agent，实现了多轮对话功能
import requests, jsonfrom langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain_community.llms.tongyi import Tongyi
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import AgentType
from langchain.agents import toolfrom langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings.dashscope import DashScopeEmbeddings# 初始化 OpenAI 语言模型
llm = Tongyi()# 创建会话缓冲内存，用于保存对话历史
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history",
)@tool("tianqi_search")
def tianqi_search(query: str):"""当你需要回答查询天气问题时才会使用这个工具。"""#api地址url = 'http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/'llm = Tongyi()# 定义提示词，明确告诉模型你需要它做什么prompt = f"请从下面的文本中提取出提到的城市名，只返回城市名，不加任何额外文字：\n{query}"# 使用大模型预测，基于提供的提示词y = llm.invoke(prompt).strip() # 去除可能存在的多余空白字符if not y:return "无法从输入中识别城市名称"city = y#读取json文件f = open('city.json', 'rb')#使用json模块的load方法加载json数据，返回一个字典cities = json.load(f)#通过城市的中文获取城市代码city = cities.get(city)#网络请求，传入请求api+城市代码response = requests.get(url + city)#将数据以json形式返回，这个d就是返回的json数据d = response.json()#当返回状态码为200，输出天气状况if(d['status'] == 200):ret = "城市：" + d["cityInfo"]["parent"] + d["cityInfo"]["city"] + "\n时间：" + d["time"] + d["data"]["forecast"][0]["week"] + "\n温度：" + d["data"]["forecast"][0]["high"] + d["data"]["forecast"][0]["low"] + "\n天气：" + d["data"]["forecast"][0]["type"]else:ret = "没有查询到天气信息"return rettools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)
tools.append(tianqi_search)agent = initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,memory=memory,#记忆组件verbose=True,
)agent.invoke("我是杨子贤，今年18岁，性别男")
agent.invoke("现在在北京工作，我想知道北京天气？")
agent.invoke("我是谁？")
city.json，下载我提供的复制到本地就可
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