Discord 集成

使用 LangChain Python 集成 Discord 工具

本指南提供了快速入门 langchain_discord Discord 工具的概述。有关每个工具和配置的更多详细信息，请参阅您的存储库中的 docstrings 或相关文档页面。

概述

集成详情

类	包	可序列化	JS 支持	版本
DiscordReadMessages, DiscordSendMessage	langchain-discord-shikenso	N/A	TBD

工具特性

• DiscordReadMessages: 从指定频道读取消息。
• DiscordSendMessage: 向指定频道发送消息。

设置

集成由 langchain-discord-shikenso 包提供。按以下方式安装：

pip install --quiet -U langchain-discord-shikenso

凭证

此集成需要您将 DISCORD_BOT_TOKEN 设置为环境变量，以使用 Discord API 进行身份验证。

export DISCORD_BOT_TOKEN="your-bot-token"

import getpass
import os

# Example prompt to set your token if not already set:
# if not os.environ.get("DISCORD_BOT_TOKEN"):
#     os.environ["DISCORD_BOT_TOKEN"] = getpass.getpass("DISCORD Bot Token:\n")

您可以选择设置 LangSmith 进行跟踪或可观察性：

os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass()

实例化

以下示例展示了如何在 langchain_discord 中实例化 Discord 工具。根据您的具体用途进行调整。

from langchain_discord.tools.discord_read_messages import DiscordReadMessages
from langchain_discord.tools.discord_send_messages import DiscordSendMessage

read_tool = DiscordReadMessages()
send_tool = DiscordSendMessage()

# Example usage:
# response = read_tool({"channel_id": "1234567890", "limit": 5})
# print(response)
#
# send_result = send_tool({"message": "Hello from notebook!", "channel_id": "1234567890"})
# print(send_result)

调用

带参数的直接调用

以下是一个使用字典中的关键字参数调用工具的简单示例。

invocation_args = {"channel_id": "1234567890", "limit": 3}
response = read_tool(invocation_args)
response

使用 ToolCall 调用

如果您有一个模型生成的 ToolCall，请按照以下格式将其传递给 tool.invoke()。

tool_call = {
    "args": {"channel_id": "1234567890", "limit": 2},
    "id": "1",
    "name": read_tool.name,
    "type": "tool_call",
}

tool.invoke(tool_call)

链接

以下是一个完整示例，展示了您如何在链或智能体中与 LLM 集成 DiscordReadMessages 和 DiscordSendMessage 工具。此示例假设您有一个函数（如 @[create_agent]）来设置一个 LangChain 风格的智能体，该智能体能够在适当的时候调用工具。

# Example: Using Discord Tools in an Agent

from langchain.agents import create_agent
from langchain_discord.tools.discord_read_messages import DiscordReadMessages
from langchain_discord.tools.discord_send_messages import DiscordSendMessage


# 1. Instantiate or configure your language model
# (Replace with your actual LLM, e.g., ChatOpenAI(temperature=0))
model = ...

# 2. Create instances of the Discord tools
read_tool = DiscordReadMessages()
send_tool = DiscordSendMessage()

# 3. Build an agent that has access to these tools
agent_executor = create_agent(model, [read_tool, send_tool])

# 4. Formulate a user query that may invoke one or both tools
example_query = "Please read the last 5 messages in channel 1234567890"

# 5. Execute the agent in streaming mode (or however your code is structured)
stream = agent_executor.stream_events(
    {"messages": [("user", example_query)]},
    version="v3",
)

# 6. Print out the model's responses (and any tool outputs) as they arrive
for snapshot in stream.values:
    snapshot["messages"][-1].pretty_print()

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API 参考

有关用法详情、参数和高级配置，请参阅：

• discord_read_messages.py
• discord_send_messages.py
• toolkits.py

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官方原文：src/oss/python/integrations/tools/discord.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。