我们提供了一个函数，接受传入运算的字符串，返回运算的结果。
现在的需求是，我们问 gpt 模型，由于模型计算能力并不好，他要调用计算函数，根据计算结果，回答我们的问题。
使用 openai 实现：
定义函数：
def calculator(expression):return eval(expression)from openai import OpenAIclient = OpenAI()把函数作为工具，声明给 openai
tools = [{"type": "function","function": {"name": "calculator","description": "运行加减乘除运算的表达式。","parameters": {"type": "object","properties": {"expression": {"type": "string","description": "需要运行的算术表达式"}}}}
}]调用大模型，传入我们的问题并告知 openai 可使用的工具：
messages = [{"role": "user", "content": "计算 100*100/400*56 的值？"}]response = client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=messages,tools=tools
)response_message = response.choices[0].messagemessages.append(response_message)import json根据 openai 的指示，包含调用什么工具和工具的传参是什么，我们按照这个调用工具（函数）
tool_calls = response_message.tool_callsif tool_calls:available_functions = {"calculator": calculator,}for tool_call in tool_calls:function_name = tool_call.function.nameif function_name == 'calculator':function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)function_response = calculator(function_args.get('expression'))messages.append({"tool_call_id": tool_call.id,"role": "tool","name": function_name,"content": str(function_response),})我们把消息的上下文，工具的返回结果等信息封装成一条消息，发给大模型，让大模型返回和我们的提问相匹配的回答的文案。
second_response = client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=messages)print(second_response.choices[0].message.content)好了，代码到此结束，以下截图是 openai 的返回：
使用 langchain 实现：
引包
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.tools.base import BaseTool把我们的功能函数声明为一个工具：
class Calculator(BaseTool):name = "Calculator"description = "运行加减乘除运算的表达式"def _run(self, query: str):"""Use the tool."""# 在这里实现您的自定义函数逻辑result = self.custom_function(query)return resultasync def _arun(self, query: str):"""Use the tool asynchronously."""raise NotImplementedError("This tool does not support async")def custom_function(self, expression: str):"""Your custom function logic goes here."""# 示例：将输入文本转换为大写return eval(expression)把工具实例化后放进工具包中
# 创建工具实例
calculator = Calculator()tools = [calculator]实例化模型创建智能体（agent）
chat_model = ChatOpenAI()# 初始化代理
agent = initialize_agent(tools, chat_model, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)调用智能体拿结果
response = agent.run("计算 10*10/2")print(response)好了，代码到此结束，以下截图是 openai 的返回：
整个过程用了 reACt 的思想。
MyPostMan: MyPostMan 是一款类似 PostMan 的接口请求软件，按照 项目（微服务）、目录来管理我们的接口，基于迭代来管理我们的接口文档，文档可以导出和通过 url 实时分享，按照迭代编写自动化测试用例，在不同环境中均可运行这些用例。
