LangChain 代理简介

使用 LangChain 开发 LLM 应用

Jonathan Bennion

AI Engineer & LangChain Contributor

什么是代理？

 

代理（Agents）：使用 LLM 执行_动作_

工具（Tools）：代理调用的_函数_

 

  • 本节 → ReAct 代理

一个代理根据用户输入决定使用哪种工具。

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ReAct 代理

  • Reason + Act

 

金斯敦（牙买加）天气如何？

思考：我应该调用 Weather() 获取牙买加金斯敦的天气。

行动：Weather("Kingston, Jamaica")

观测：多晴，气温 82°F。

思考、行动与观测的循环。

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LangGraph

LangGraph 标志。

 

  • LangChain 的一个分支，专注于设计代理系统
  • 统一、与工具无关的语法
  • pip install langgraph==0.2.74
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ReAct 代理

from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_community.agent_toolkits.load_tools import load_tools


llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key=openai_api_key)
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)

agent = create_react_agent(llm, tools)


messages = agent.invoke({"messages": [("human", "What is the square root of 101?")]})

print(messages)
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ReAct 代理

{'messages': [
    HumanMessage(content='What is the square root of 101?', ...),
    AIMessage(content='', ..., tool_calls=[{'name': 'Calculator', 'args': {'__arg1': 'sqrt(101)'}, ...),
    ToolMessage(content='Answer: 10.04987562112089', ...),
    AIMessage(content='The square root of 101 is approximately 10.05.', ...)
]}

print(messages['messages'][-1].content)

The square root of 101 is approximately 10.05.
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Vamos praticar!

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