LangChain工具箱Toolkits之使用PlayWright Browser工具自动化Web操作

Toolkits工具箱

概述

定义: Toolkits是为特定任务设计的工具集合，它们具有方便的加载方法。

目的: 用于执行特定的任务，比如文本分析、图像生成等。

使用: 通过get_tools方法可以获取toolkit中的所有工具列表。

使用Toolkits

# 初始化Toolkit: 通过传递所需的参数来创建toolkit的实例。
toolkit = ExampleToolkit(...)

# 获取工具列表: 使用get_tools方法从toolkit实例中获取工具列表。
tools = toolkit.get_tools()

# 创建Agent: 利用获取的工具列表和其他必要参数（如LLM模型、提示等）来创建一个agent
agent = create_agent_method(llm, tools, prompt)

工具箱列表

以下是一部分常见、更实用的工具箱，每个工具箱中都有一系列工具。更多工具箱参考：官方文档

工具名称	中文说明
Amadeus Toolkit	将 LangChain 连接到 Amadeus 旅行信息 API
Azure Cognitive Services Toolkit	与Azure Cognitive Services API交互,以实现一些多模态功能
CSV Agent	用代理与 CSV 互动
Document Comparison	使用代理比较文件
GitHub Toolkit	GitHub 工具箱包含使LLM 代理与 GitHub 存储库互动的工具,这些工具是 PyGitHub 库的封装
Gmail Toolkit	将 LangChain 电子邮件连接到 Gmail API
Jira	Jira 工具箱
JSON Agent	与大型JSON/dict 对象互动的代理
MultiOn Toolkit	将 LangChain 连接到你浏览器中的MultiOn 客户端
Office365 Toolkit	将 LangChain 连接到 Office365 电子邮件和日历等
Pandas Dataframe Agent	与Pandas Dataframe 互动的代理
PlayWright Browser Toolkit	通过浏览器导航 Web 并与动态渲染的网站互动
PowerBI Dataset Agent	用于与 PowerBI 数据集互动的代理
Python Agent	用于编写并执行 Python 代码以回答问题的代理
Spark Dataframe Agent	与Spark Dataframe 和 Spark Connect 互动的代理
Spark SQL Agent	与Spark SQL 互动的代理
SQL Database Agent	与SQL 数据库互动的代理
Vectorstore Agent	从一个或多个Vectorstore 检索信息的代理
Xorbits Agent	与Xorbits Pandas Dataframe 互动的代理

使用PlayWright Browser工具箱

PlayWright Browser概述

通过PlayWright Browser工具箱，可以让LangChain与浏览器交互。虽然其他工具（如工具Requests）适用于静态网站，但PlayWright Browser工具包可让Agent代理浏览网页并与动态呈现的网站交互。

工具包中捆绑的一些工具PlayWright Browser包括：

工具类型	描述
NavigateTool	导航到 URL
NavigateBackTool	等待元素出现
ClickTool	单击一个元素（由选择器指定）
ExtractTextTool	使用Beautiful Soup从当前网页中提取文本
ExtractHyperlinksTool	使用Beautiful Soup从当前网页中提取超链接
GetElementsTool	通过CSS选择器选择元素
CurrentPageTool	获取当前页面URL

PlayWright Browser工具箱就是使用了Playwright自动化框架，结合了LLM对其进行了进一步的封装处理。

Playwright概述

Playwright是一个开源的自动化框架，可以模拟用户操作网页，帮助开发者和测试者自动化网页交互和测试。支持多种浏览器如Chrome、Firefox、Safari，可用于测试网站在不同浏览器上的表现。

Playwright可以在命令行中完成所有操作，无需手动打开浏览器，点击菜单或拖动滚动条等。

文档：https://playwright.dev/python/docs/intro

Playwright环境初始化

安装Playwright工具

 pip install playwright

注意：

只用pip安装Playwright工具包是不行的，会得到如下异常提示。

还需要通过 playwright install 命令来下载安装三种常用的浏览器工具(Chromium、Firefox、Webkit)。

Playwright的使用

通过Playwright浏览器工具来访问一个测试网页。

以下是一个简单的Playwright脚本，它打开了一个新的浏览器实例。过程是：导航到指定的URL；获取页面标题并打印页面的标题；最后关闭浏览器。

from playwright.sync_api import sync_playwright

def run():
    # 初始化 Playwright
    with sync_playwright() as p:
        # 使用Chromium、firefox、webkit其一
        browser = p.chromium.launch()

        # 创建一个新的页面
        page = browser.new_page()

        # 导航到指定的URL：进行操作，如导航到网页、点击按钮等
        page.goto('https://langchain.com/')

        # 获取并打印页面标题
        title = page.title()
        print("网页标题:", title)

        # 通过选择器定位元素
        text_element = page.locator("xpath=/html/body/div[1]/main/header[1]/div[1]/div/div/div[1]/h1")

        # 获取元素的文本内容
        text_content = text_element.inner_text()

        # 打印选择器元素的文本内容
        print("选择器内容:", text_content)

        # 关闭浏览器
        browser.close()


if __name__ == "__main__":
    run()

Playwright的运行

运行上述代码，它将在Chromium 浏览器中打开 https://langchain.com/，然后获取页面标题、使用xpath定位元素并获取内容，然后关闭浏览器。

执行结果：

网页标题: LangChain
选择器内容: Applications that can reason. Powered by LangChain.

使用PlayWright Browser

可能需要安装以下依赖库

pip install lxml

具体使用示例代码如下：

from langchain_community.agent_toolkits import PlayWrightBrowserToolkit
from langchain_community.tools.playwright.utils import create_async_playwright_browser

# 实例化浏览器
async_browser = create_async_playwright_browser()
toolkit = PlayWrightBrowserToolkit.from_browser(async_browser=async_browser)
tools = toolkit.get_tools()
print(tools)

from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 初始化大模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.5)

# 初始化Agent
agent_chain = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

# 实例化PlayWright浏览器工具包
# 创建了一个字典 tools_by_name，其中工具的名称（tool.name）作为键，相应的工具对象作为值
tools_by_name = {tool.name: tool for tool in tools}
# 按照特定的工具名称提取对应的工具对象，分别赋值给 navigate_tool 和 get_elements_tool 变量
navigate_tool = tools_by_name["navigate_browser"]
click_element_tool = tools_by_name["click_element"]


async def main():
    # 导航到 URL
    await navigate_tool.ainvoke(
        {"url": "https://www.runoob.com/"}
    )

    # 点击主页显示的：数据库
    await click_element_tool.ainvoke(
        {"selector": "#cate4"}
    )

    # 提出问题
    response = await agent_chain.arun("数据库菜单栏下有哪些教程?")
    print(response)


import asyncio

# 获取事件循环对象
loop = asyncio.get_event_loop()
# 运行 main() 协程直到完成，异步操作来获取结果
loop.run_until_complete(main())

执行测试

执行测试，输出结果如下：

> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: Let's extract the text from the webpage to find the list of tutorials under the "数据库" (Database) menu.

Action:

{
  "action": "extract_text",
  "action_input": {}
}

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Thought:The tutorials under the "数据库" (Database) menu include:

- SQL
- MySQL
- PostgreSQL
- SQLite
- MongoDB
- Redis
- Memcached

If you need more information or details on any specific tutorial, feel free to ask!


> Finished chain.
The tutorials under the "数据库" (Database) menu include:

- SQL
- MySQL
- PostgreSQL
- SQLite
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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_38628046/article/details/137643489

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