🌐 在您的AI Agent中进行网络搜索：Langflow教程

LLM 模型面临着一个显著的限制：它们通常仅限于其训练数据中可用的信息。但如果您的 AI Agent 可以实时从网络上检索最新信息呢？让我们一步步教您如何在 Langflow 工作流中实现网络搜索功能。

Melissa Herrera

Melissa Herrera

— 阅读时长5分钟
🌐 Web Search in Your AI Agents: A Langflow Tutorial

利用实时网络数据增强您的 AI Agent 的实用指南

引言

现代 AI 系统和模型面临着一个显著的限制：它们通常仅限于其训练数据中可用的信息。但如果您的 AI Agent 可以实时从网络上检索最新信息呢？在本教程中，我将一步步教您如何在 Langflow 工作流中实现网络搜索功能。

为什么要在您的 Agent 中添加网络搜索功能？

集成网络搜索功能使您的 Agent 能够

  • 访问实时数据（货币汇率、股票价格、天气、当前事件）
  • 对时间敏感的问题提供准确回答
  • 查找超出模型知识截断日期范围的信息
  • 提供当前的来源和参考资料来支持答案

方法 1：使用 URL 组件

URL 组件是 Langflow 的内置组件，可以轻松地作为工具与 Langflow 的 Agent 组件一起使用。

工具模式下的 URL 组件

步骤 1：创建一个简单的 Agent 工作流

  1. 在 Langflow 中创建一个新工作流 
  2. 添加一个 Chat Input 组件
  3. 添加一个 Agent 组件
  4. 在 Agent 组件中选择您偏好的 Model（例如 OpenAI 或 Anthropic）
    • 确保为选定的提供商导入 API 密钥
  5. 添加一个 Chat Output 组件
  6. 连接组件
    • Chat Input → Agent
    • Agent → Chat Output

步骤 2：配置 URL 工具

  1. 添加一个 URL 组件
  2. 选择 URL 组件并开启 “Tool Mode” （工具模式）
  3. 连接 URL 组件
    1. URL Component → Agent
将 URL 组件切换到工具模式

步骤 3：测试您的已启用 URL 的 Agent

导航到 Playground。尝试询问需要实时信息的问题

  • “200 美元兑印度卢比的当前汇率是多少？”
  • “今天关于 AI 的最新头条是什么？”
  • “总结这个页面：[插入 URL]” 

Agent 现在将在需要时使用 URL 工具获取这些信息。 

Agent 使用 URL 组件作为工具

Tavily AI 是一个专门为 AI 应用优化的搜索 API，与通用网络搜索相比，它能提供更相关的结果。

步骤 1：获取 Tavily API 密钥

  1. 访问 Tavily AI 网站
  2. 注册一个账号
  3. 导航到您的账户仪表盘
  4. 创建或复制您的 API 密钥

步骤 2：将 Tavily 添加到您的工作流

  1. 向您的工作流添加一个 Tavily AI Search 组件
  2. 在“Tavily API Key”下方输入您的 API 密钥
  3. 可选：选择组件并前往“Controls”（控制）来配置搜索参数
    • Max Results（最大结果数）：要返回的结果数量（建议 3-10 个）
    • Search Depth（搜索深度）：“basic”（基础）速度快，“advanced”（高级）结果更全面

步骤 3：将 Tavily 连接到您的 Agent

  1. 将 Tavily AI Search 组件连接到您的 Agent
将 Tavily AI Search 组件切换到工具模式

步骤 4：测试您的已增强 Tavily 功能的 Agent

导航到 Playground 并开始新会话。询问那些可以通过网络搜索获益的问题

  • “查找 Nintendo Switch 的最佳优惠”
  • “本月芝加哥评分最高的餐厅有哪些？”
  • “量子计算的最新进展是什么？”

注意 Agent 如何访问 TavilySearchComponent-fetch_content_text 工具而不是 URLComponent 来完成响应。

Agent 使用 Tavily AI 组件作为工具

结合多种搜索方法

为了获得最强大的网络搜索能力，您可以结合使用这两种方法

  1. 创建一个包含 URL 和 Tavily 组件的工作流
  2. 配置您的 Agent 以在两者之间进行优先级排序
    • 对特定 API 端点或结构化数据使用 URL
    • 对通用网络搜索和信息收集使用 Tavily

常见问题排查

  • 未返回结果：检查 API 密钥和网络连接
  • 工具使用不正确：编辑组件中的工具描述和工具名称，使其更符合您的特定用例/任务
在组件内编辑工具及其描述
  • 结果不相关：尝试优化搜索参数或在您的 Agent 组件中使用更具体的提示
  • 速率限制：监控您的 API 使用量（例如通过您的提供商进行账单）并考虑实现缓存

实际示例

示例 1：内容摘要工具

用户查询：“总结文章：https://blog.langflow.org.cn/introduction-to-webhooks-in-langflow-step-by/”

Agent: [Uses URL component to access and process the article]
I've analyzed the article "Introduction to Webhooks in Langflow: Step by Step Tutorial" and here's a summary:

Response: The article is a comprehensive guide to implementing webhooks in Langflow, written by Melissa Herrera. It covers:

1. What webhooks are: HTTP callbacks that deliver data to other applications in real-time when triggered by specific events  
2. Key features of Langflow's webhook implementation
3. A step-by-step tutorial for setting up a simple webhook in Langflow that:
   - Creates an endpoint to receive external data
   - Processes that data through an agent
   - Returns responses to the calling service

The article emphasizes how webhooks extend Langflow's capabilities beyond simple chat interfaces, enabling complex, event-driven applications with real-time external data processing.

示例 2：旅行规划助手

用户查询：“我下个月计划去东京旅行。我是个美食爱好者，喜欢大自然，但也想去市区/主要旅游区。”

Agent: [Uses Tavily AI Search to find current information]

Response: For Tokyo next month, the forecast shows average temperatures between XX-XX°C with [weather conditions]. 
According to the latest travel advisories I found, visitors to Japan [current travel requirements/restrictions]. Additionally, [any special events or considerations for the time period].

结论

通过将网络搜索功能集成到您的 Langflow Agent 中，您显著扩展了它们的功能。您的 Agent 现在可以根据最新的可用信息提供响应，使其在广泛的应用场景中更加有用和准确。

下一步

  • 尝试不同的搜索参数来优化结果
  • 利用 webhooks 与来自多个外部源的实时数据进行交互
  • 考虑添加一个内存组件来缓存频繁的搜索
  • 加入我们的 Discord 社区 分享您的实现并向他人学习

构建愉快！🚀

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