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Azure Container Apps 動態工作階段

Azure Container Apps 動態工作階段提供安全且可擴展的方式，在 Hyper-V 隔離沙箱中執行 Python 程式碼直譯器。這讓您的代理程式能夠在安全的環境中執行可能不受信任的程式碼。程式碼直譯器環境包含許多熱門的 Python 套件，例如 NumPy、pandas 和 scikit-learn。請參閱 Azure Container App 文件，以取得關於工作階段運作方式的更多資訊。

設定​

預設情況下，SessionsPythonREPLTool 工具使用 DefaultAzureCredential 向 Azure 驗證身分。在本地端，它會使用來自 Azure CLI 或 VS Code 的憑證。安裝 Azure CLI 並使用 az login 登入以進行驗證。

若要使用程式碼直譯器，您還需要建立工作階段集區，您可以按照此處的指示操作。完成後，您應該會有一個集區管理工作階段端點，您需要在下面設定它

import getpass

POOL_MANAGEMENT_ENDPOINT = getpass.getpass()
 ········

您還需要安裝 langchain-azure-dynamic-sessions 套件

%pip install -qU langchain-azure-dynamic-sessions langchain-openai langchainhub langchain langchain-community

使用工具​

實例化和使用工具

from langchain_azure_dynamic_sessions import SessionsPythonREPLTool

tool = SessionsPythonREPLTool(pool_management_endpoint=POOL_MANAGEMENT_ENDPOINT)
tool.invoke("6 * 7")
API 參考文檔：SessionsPythonREPLTool
'{\n  "result": 42,\n  "stdout": "",\n  "stderr": ""\n}'

調用該工具將返回一個 json 字串，其中包含程式碼的結果，以及任何 stdout 和 stderr 輸出。若要取得原始字典結果，請使用 execute() 方法

tool.execute("6 * 7")
{'$id': '2',
 'status': 'Success',
 'stdout': '',
 'stderr': '',
 'result': 42,
 'executionTimeInMilliseconds': 8}

上傳資料​

如果我們想要對特定資料執行計算，我們可以使用 upload_file() 功能將資料上傳到我們的工作階段。您可以透過 data: BinaryIO 引數或透過 local_file_path: str 引數（指向您系統上的本機檔案）上傳資料。資料會自動上傳到工作階段容器中的 "/mnt/data/" 目錄。您可以透過 upload_file() 返回的上傳中繼資料取得完整檔案路徑。

import io
import json

data = {"important_data": [1, 10, -1541]}
binary_io = io.BytesIO(json.dumps(data).encode("ascii"))

upload_metadata = tool.upload_file(
    data=binary_io, remote_file_path="important_data.json"
)

code = f"""
import json

with open("{upload_metadata.full_path}") as f:
    data = json.load(f)

sum(data['important_data'])
"""
tool.execute(code)
{'$id': '2',
 'status': 'Success',
 'stdout': '',
 'stderr': '',
 'result': -1530,
 'executionTimeInMilliseconds': 12}

處理圖片結果​

動態工作階段結果可以包含圖片輸出，形式為 base64 編碼字串。在這些情況下，“result”的值將是一個字典，其中包含鍵 "type"（將為 "image"）、"format"（圖片格式）和 "base64_data"。

code = """
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate values for x from -1 to 1
x = np.linspace(-1, 1, 400)

# Calculate the sine of each x value
y = np.sin(x)

# Create the plot
plt.plot(x, y)

# Add title and labels
plt.title('Plot of sin(x) from -1 to 1')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')

# Show the plot
plt.grid(True)
plt.show()
"""

result = tool.execute(code)
result["result"].keys()
dict_keys(['type', 'format', 'base64_data'])
result["result"]["type"], result["result"]["format"]
('image', 'png')

我們可以解碼圖片資料並顯示它

import base64
import io

from IPython.display import display
from PIL import Image

base64_str = result["result"]["base64_data"]
img = Image.open(io.BytesIO(base64.decodebytes(bytes(base64_str, "utf-8"))))
display(img)

簡單代理範例​

from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_azure_dynamic_sessions import SessionsPythonREPLTool
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")
agent = create_tool_calling_agent(llm, [tool], prompt)

agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent, tools=[tool], verbose=True, handle_parsing_errors=True
)

response = agent_executor.invoke(
    {
        "input": "what's sin of pi . if it's negative generate a random number between 0 and 5. if it's positive between 5 and 10."
    }
)


> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: `Python_REPL` with `import math
import random

sin_pi = math.sin(math.pi)
result = sin_pi
if sin_pi < 0:
    random_number = random.uniform(0, 5)
elif sin_pi > 0:
    random_number = random.uniform(5, 10)
else:
    random_number = 0

{'sin_pi': sin_pi, 'random_number': random_number}`


{
  "result": "{'sin_pi': 1.2246467991473532e-16, 'random_number': 9.68032501928628}",
  "stdout": "",
  "stderr": ""
}The sine of \(\pi\) is approximately \(1.2246467991473532 \times 10^{-16}\), which is effectively zero. Since it is neither negative nor positive, the random number generated is \(0\).

> Finished chain.

LangGraph 資料分析師代理​

如需更複雜的代理範例，請查看 LangGraph 資料分析師範例 https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/cookbook/azure_container_apps_dynamic_sessions_data_analyst.ipynb

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