## 技术背景介绍

在处理复杂查询时，很多AI代理需要借助多个工具来获得准确的答案。然而，当工具数量过多时，直接在提示中包含所有工具的描述容易导致上下文长度问题。因此，引入一种新的策略——**工具检索**，可以动态选择与查询相关的工具，这为代理处理大规模工具集提供了极大的便利。

## 核心原理解析

工具检索的核心思想是基于用户输入动态选择合适的工具进行查询，而不是预先定义所有工具集。这样不仅节省了上下文空间，还提高了查询效率。以一个简单的例子来说，我们有一个合法的搜索工具和99个无用工具。通过工具检索机制，代理能够实时选择与查询最相关的工具进行处理。

## 代码实现演示

下面演示如何使用OpenAI Functions Tool Retrieval Agent来实现这个动态选择工具的策略。

### 环境设置

确保已经设置以下环境变量：

- `OPENAI_API_KEY`：访问OpenAI模型的API密钥。
- `TAVILY_API_KEY`：访问Tavily的API密钥。

```bash
export OPENAI_API_KEY='your-openai-api-key'
export TAVILY_API_KEY='your-tavily-api-key'

安装LangChain CLI

首先安装LangChain CLI工具以便创建项目：

pip install -U langchain-cli

接下来创建一个新的LangChain项目并安装所需包：

langchain app new my-app --package openai-functions-tool-retrieval-agent

或者，添加到现有项目：

langchain app add openai-functions-tool-retrieval-agent

配置server.py文件

在项目的server.py中加入以下代码：

from openai_functions_tool_retrieval_agent import agent_executor as openai_functions_tool_retrieval_agent_chain

# 将工具检索代理加入路由
add_routes(app, openai_functions_tool_retrieval_agent_chain, path="/openai-functions-tool-retrieval-agent")

启动LangServe

如果你在该目录内，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

服务器会在本地启动，运行地址为：http://localhost:8000。所有模板可通过http://127.0.0.1:8000/docs进行查看。

远程调用示例

在代码中使用以下方式访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/openai-functions-tool-retrieval-agent")

应用场景分析

该策略特别适用于具备大量工具集的AI应用场景。比如，面向企业内部知识库的搜索代理应用，可以动态选择适合的工具为用户提供最专业的咨询服务。

实践建议

• 确保环境变量设置正确，以便访问所有服务
• 使用LangSmith进行应用监控，确保系统稳定性
• 如果工具集较为复杂，考虑定期更新工具检索策略，以优化查询效率

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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