StripeAgentToolkit

这个笔记本提供了一个快速概览，介绍如何开始使用 Stripe 的代理工具包。

您可以在Stripe的发布博客或项目的PyPi页面上了解更多关于StripeAgentToolkit的信息。

概览

集成细节

Class	包	序列化	JS支持	Package 最新版本
StripeAgentToolkit	stripe-agent-toolkit	❌	✅

设置

此外部管理的包托管在stripe-agent-toolkit项目中，该由Stripe的团队进行管理。

您可以安装它以及用于以下示例的langgraph，使用pip:

%pip install --quiet -U langgraph stripe-agent-toolkit

[notice] A new release of pip is available: 24.2 -> 24.3.1
[notice] To update, run: pip install --upgrade pip
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

Credentials

除了安装包之外，您还需要配置与 Stripe 账户的密钥集成，该密钥可在您的 Stripe 控制台 中获得。

import getpass
import os

if not os.environ.get("STRIPE_SECRET_KEY"):
    os.environ["STRIPE_SECRET_KEY"] = getpass.getpass("STRIPE API key:\n")

这也是可选但推荐的做法，用于获得最佳的可观测性，请设置LangSmith：

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

Instantiation

这里我们展示如何创建Stripe工具包的一个实例

from stripe_agent_toolkit.crewai.toolkit import StripeAgentToolkit

stripe_agent_toolkit = StripeAgentToolkit(
    secret_key=os.getenv("STRIPE_SECRET_KEY"),
    configuration={
        "actions": {
            "payment_links": {
                "create": True,
            },
        }
    },
)

智能体

以下是使用 LangChain AI 开发框架创建基本代理的步骤:

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

llm = ChatAnthropic(
    model="claude-3-5-sonnet-20240620",
)

langgraph_agent_executor = create_react_agent(llm, stripe_agent_toolkit.get_tools())

input_state = {
    "messages": """
        Create a payment link for a new product called 'test' with a price
        of $100. Come up with a funny description about buy bots,
        maybe a haiku.
    """,
}

output_state = langgraph_agent_executor.invoke(input_state)

print(output_state["messages"][-1].content)

API 参考:ChatAnthropic |create_react_agent

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