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有那些专门做职业统计的网站,现在新闻做的最好的网站,阳江网络问政平台回复查询,深圳高端网站制作价格day30: 了解部分内置工具#xff08;PythonREPL、Search API#xff09;的作用 一、 Agent 一定要有「内置工具」的原因 一句话结论#xff1a; LLM ≠ 会做事#xff0c;Tool 才是“手”LLM 的天然短板#xff1a;能力问题数学易算错时间不知道现在实时信息不知道代码执行…day30: 了解部分内置工具PythonREPL、Search API的作用一、 Agent 一定要有「内置工具」的原因一句话结论LLM ≠ 会做事Tool 才是“手”LLM 的天然短板能力问题数学易算错时间不知道现在实时信息不知道代码执行不能 Tool 是在补 LLM 的“物理能力”二、PythonREPL 工具最重要的内置工具之一1. PythonREPL 是什么PythonREPL Agent 可调用的 Python 运行环境你可以把它理解为一个受控的 exec()一个可以计算处理数据跑简单脚本验证中间结果2. PythonREPL 能解决什么问题❌ LLM 不擅长的事27 * 43 / 19 的结果✅ Agent PythonREPL27 * 43 / 19常见用途总结用途示例数学复杂计算数据列表、dict 处理验证推理中间结果简单算法排序、统计⚠️ 不适合网络请求长时间任务高安全风险代码3. 核心知识点非常重要 1. PythonREPL 是 Tool不是 NotebookLLM 用自然语言决定是否调用 Executor 真的执行 Python 2. LLM 写代码 ≠ 你写代码LLM 写的 Python 往往是一次性 偏脚本 不优雅但能跑 这是预期行为不是 Bug 3. Tool 描述决定调用成功率PythonREPL 的 description 会告诉 LLM“当你需要计算或执行 Python 时用我”4️⃣ 从 0 到 1 DemoPythonREPL AgentStep 0安装依赖langchain0.1.0langchain-openaifromlangchain_classic.agentsimportinitialize_agent,AgentTypefromlangchain_experimental.toolsimportPythonREPLToolfromlangchain_openaiimportChatOpenAI llmChatOpenAI(modelqwen-plus-latest,temperature0,api_keysk-Your-key,base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1,)python_toolPythonREPLTool()tools[python_tool]agentinitialize_agent(tools,llm,agentAgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verboseTrue,handle_parsing_errorsTrue)defmain():resagent.invoke({计算 (127 * 39 - 58) / 13})print(res[output])if__name____main__:main()# Observation: NameError(name py is not defined)# Thought:The issue is that the tool expects only the raw Python expression, without any markdown code block syntax or py keyword. Ill input just the expression directly.## Action: Python_REPL# Action Input:# (127 * 39 - 58) / 13# Observation:# Thought:377.0# Final Answer: 377.0## Finished chain.# 377.0三、Search API让 Agent 连接真实世界1. Search API 是什么Search API Agent 可用的“外部信息获取工具”解决的问题问题LLM实时新闻❌最新政策❌实时价格❌当前事件❌2. LangChain 常见 Search ToolTool特点TavilySearch官方推荐、简单SerpAPI老牌、强Bing / Google商用 推荐学习阶段用 Tavily3. Tavily Search 的核心认知Tavily 是什么专为 LLM 设计的搜索 API返回的是精简摘要 可读文本 低噪声Agent 使用方式Thought: 我需要最新信息 Action: tavily_search Action Input: 查询内容 Observation: 搜索结果4️⃣ 从 0 到 1 DemoSearch Agentexport TAVILY_API_KEYyour_key# 1. Tavily API Key 获取方法# 步骤## 访问 Tavily 官网## 点击 Get Started 或 Sign Up## 注册账户可能需要邮箱验证## 登录后进入 Dashboard## 在 API Keys 部分生成新的 API Key## 通常有免费额度供试用fromlangchain_classic.agentsimportinitialize_agent,AgentTypefromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain_tavilyimportTavilySearch llmChatOpenAI(modelqwen-plus-latest,temperature0,api_keysk-YOURKEY,base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1,)search_toolTavilySearch(k3)tools[search_tool]agentinitialize_agent(tools,llm,agentAgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verboseTrue,handle_parsing_errorsTrue)defmain():resagent.invoke({2025 年诺贝尔和平奖是谁})print(res[output])if__name____main__:main()