LangGraph构建智能AI邮件助手：自动化 垃圾邮件过滤

在当今信息爆炸的时代，电子邮件已经成为人们日常沟通和工作的重要工具。然而，随之而来的垃圾邮件、重复性工作以及客户咨询也给我们的生活和工作带来了诸多不便。想象一下，如果有一个智能的AI邮件助手，能够自动处理你的邮件，过滤垃圾信息，生成发票并回复客户，那将会大大提升效率，节省时间。本文将介绍如何利用LangGraph构建这样一个智能的AI邮件助手，让你摆脱繁琐的邮件管理，专注于更重要的事务。

主要内容

• 了解AI代理的工作原理
• 使用LangGraph构建AI邮件助手
• AI代理如何过滤垃圾邮件和处理订单
• 如何自动生成发票
• 使用API自动化邮件任务

AI邮件助手的核心概念

什么是AI代理？

AI代理是一种能够接收输入，例如电子邮件、语音命令、消息等，并使用AI模型（如大型语言模型）处理数据并执行操作的系统。这些操作可能包括获取数据、发送电子邮件、调用API等。AI代理能够理解用户的意图，并根据预设的规则和知识库，自动完成相应的任务。

AI代理的现实应用场景

AI代理的应用场景非常广泛，例如：

• 客户支持机器人：自动回复客户的常见问题，处理投诉和建议，提供24/7全天候服务。
• 自动化订单处理：自动识别订单信息，确认订单，生成发货通知等。
• AI辅助研究：自动搜索相关文献，提取关键信息，生成研究报告等。

代码示例：天气查询AI代理

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.runnables import RunnableParallel
from langchain_core.tools import Tool
from langchain.agents.format_scratchpad import format_to_openai_functions
from langchain.agents.output_parsers import OpenAIFunctionsAgentOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI

def get_weather(city: str) -> str:
    """Get the current weather in a given city"""
    if city.lower() == "london":
        return "The weather in London is sunny with a temperature of 20 degrees Celsius."
    elif city.lower() == "new york":
        return "The weather in New York is cloudy with a temperature of 15 degrees Celsius."
    else:
        return f"I am sorry, I don't have the weather information for {city}."

weather_tool = Tool(name='get_weather', func=get_weather, description="""Useful to get the current weather in a given city
    The input to this tool should be a single string representing the city name.""")
tools = [weather_tool]
model = ChatOpenAI(temperature=0)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant. Answer questions using the available tools."),
    MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
    ("user", "{input}")
])

def bind_tools(prompt, model, tools):
    llm_with_tools = model.bind(
        functions= [tool.to_tool_definition() for tool in tools]
    )
    agent = {
        "input": lambda x: x["input"],
        "agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_functions(x['intermediate_steps']),
        "tools": lambda x: tools
    }
    agent_chain = RunnableParallel(steps=tools) | agent | llm_with_tools | OpenAIFunctionsAgentOutputParser()
    return prompt | agent_chain

final_chain = bind_tools(prompt, model, tools)

def run_agent(chain):
    intermediate_steps = []
    inputs = {"input": "What's the weather in London?", "intermediate_steps": intermediate_steps}
    output = chain.invoke(inputs)
    while not isinstance(output, str):
        tool_name = output.tool
        tool_to_use = {tool.name: tool for tool in tools}[tool_name]
        tool_input = output.tool_input
        tool_output = tool_to_use.func(tool_input)
        intermediate_steps.append((output, tool_output))
        output = chain.invoke({"input": inputs['input'], "intermediate_steps": intermediate_steps})
    return output

if __name__ == '__main__':
    result = run_agent(final_chain)
    print(result)

这个代码示例演示了如何使用LangChain构建一个简单的AI代理，它可以根据用户输入的城市名称，查询该城市的天气信息。你可以根据自己的需求，修改和扩展这个代码示例，构建更复杂的AI邮件助手。

LangGraph AI邮件助手实战：构建步骤详解

准备工作：环境配置

首先，我们需要配置开发环境。这包括安装Python、设置虚拟环境以及安装必要的依赖包。虚拟环境可以隔离不同项目之间的依赖关系，避免版本冲突。

• 安装Python：确保你的计算机上已经安装了Python 3.7或更高版本。
• 创建虚拟环境：使用python3 -m venv .venv命令创建一个名为.venv的虚拟环境。
• 激活虚拟环境：在Linux/macOS上，使用source .venv/bin/activate命令激活虚拟环境。在Windows上，使用.venv\Scripts\activate命令激活虚拟环境。
• 安装依赖包：使用pip install -r requirements.txt命令安装项目所需的依赖包。requirements.txt文件包含了所有依赖包的列表。

构建AI邮件助手的基本框架

现在，让我们开始构建AI邮件助手的基本框架。这包括定义AI代理的工具、模型以及工作流程。

• 定义工具：工具是AI代理可以使用的函数或API。例如，我们可以定义一个read_emails工具来读取电子邮件，以及一个send_email工具来发送电子邮件。
• 选择模型：选择一个适合你需求的LLM。LangGraph支持多种LLM，例如OpenAI的GPT-3.5、Anthropic的Claude等。
• 定义工作流程：使用LangGraph的图结构来定义AI代理的工作流程。这包括定义状态、节点和边，以及它们之间的转换关系。

利用AI代理过滤垃圾邮件

垃圾邮件过滤是AI邮件助手的一项重要功能。我们可以使用AI模型来识别垃圾邮件，并将其自动移动到垃圾箱或直接删除。

实施步骤:

• 训练AI模型：使用大量的垃圾邮件和正常邮件数据训练AI模型，使其能够准确识别垃圾邮件的特征。
• 将AI模型集成到read_emails工具中：在读取电子邮件时，使用AI模型判断邮件是否为垃圾邮件。
• 自动处理垃圾邮件：如果邮件被识别为垃圾邮件，则将其移动到垃圾箱或直接删除。

订单处理自动化

对于电商企业来说，订单处理是一项繁琐的任务。AI邮件助手可以自动识别订单信息，确认订单，生成发货通知等，从而大大提高效率。

实施步骤:

• 定义订单信息提取规则：编写正则表达式或其他规则，用于从电子邮件中提取订单信息，例如订单号、商品名称、数量、收货地址等。
• 将订单信息提取规则集成到read_emails工具中：在读取电子邮件时，使用规则提取订单信息。
• 自动确认订单：根据订单信息，自动生成订单确认邮件并发送给客户。
• 生成发货通知：在商品发货后，自动生成发货通知邮件并发送给客户。

生成发票

生成发票也是AI邮件助手的一项实用功能。我们可以根据订单信息，自动生成发票并发送给客户。

实施步骤:

• 创建发票模板：创建一个发票模板，其中包含必要的发票信息，例如发票号、日期、客户信息、商品信息、金额等。
• 使用Python库生成PDF发票：使用Python的PDF生成库（例如reportlab）根据发票模板和订单信息生成PDF发票。
• 将PDF发票添加到send_email工具中：在发送电子邮件时，将PDF发票作为附件添加到邮件中。

使用API自动化邮件任务

AI邮件助手还可以通过API接口与其他系统集成，实现更高级的自动化功能。

实施步骤:

• 了解目标系统的API接口：仔细阅读目标系统的API文档，了解其API接口的功能和使用方法。
• 编写API调用代码：使用Python的HTTP库（例如requests）编写API调用代码，用于与目标系统进行通信。
• 将API调用代码集成到AI邮件助手中：在AI邮件助手的相应工具中，添加API调用代码，实现与目标系统的集成。

LangGraph使用价格

LangGraph本身是一个开源库，不收取任何费用。但在使用LangGraph构建AI邮件助手时，你需要支付LLM的API调用费用。不同的LLM提供商有不同的定价策略，例如OpenAI按token收费，Anthropic按使用时间收费。此外，如果使用外部API（例如天气查询API），也可能需要支付相应的API调用费用。价格随着服务商策略变动。

AI邮件助手相关问题

如何保护用户隐私？

在使用AI邮件助手时，保护用户隐私非常重要。以下是一些建议：

• 数据加密：对用户的电子邮件数据进行加密存储，防止未经授权的访问。
• 访问控制：严格控制对用户数据的访问权限，只允许必要的系统和服务访问。
• 匿名化处理：对用户数据进行匿名化处理，去除敏感信息。
• 合规性：遵守相关的隐私保护法律法规，例如GDPR等。

AI邮件助手的局限性是什么？

尽管AI邮件助手功能强大，但它也存在一些局限性：

• 无法处理所有类型的电子邮件：对于复杂的或非结构化的电子邮件，AI邮件助手可能无法准确理解其内容。
• 可能出现错误判断：AI模型可能会错误地将正常邮件识别为垃圾邮件，或者错误地提取订单信息。
• 需要持续维护和更新：为了保持AI邮件助手的准确性和效率，需要定期维护和更新AI模型。