Agents Langchain 智能体

# LangChain 智能体指南 关于使用 ReAct、工具调用和流式处理构建智能体的完整指南。 ## 什么是智能体 (Agents)？ 智能体将语言模型与工具相结合，通过推理和行动来解决复杂任务： 1. **推理 (Reasoning)**：大模型决定做什么 2. **行动 (Acting)**：根据推理执行工具 3. **观察 (Observation)**：接收工具返回的结果 4. **循环 (Loop)**：重复上述过程直到任务完成 这就是 **ReAct 模式** (Reasoning + Acting)。 ## 基础智能体创建 python from langchain.agents import create_agent from langchain_anthropic import ChatAnthropic # 定义工具 def calculator(expression: str) -> str: """计算数学表达式。""" return str(eval(expression)) def search(query: str) -> str: """搜索信息。""" return f"搜索结果: {query}" # 创建智能体 agent = create_agent( model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-5-20250929"), tools=[calculator, search], system_prompt="你是一个乐于助人的助手。在需要时使用工具。" ) # 运行智能体 result = agent.invoke({ "messages": [{"role": "user", "content": "25 * 17 等于多少？"}] }) print(result["messages"][-1].content) ## 智能体组件 ### 1. 模型 - 推理引擎 python from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_anthropic import ChatAnthropic # OpenAI model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0) # Anthropic (更适合复杂推理) model = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-5-20250929", temperature=0) # 动态模型选择 def select_model(task_complexity: str): if task_complexity == "high": return ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-5-20250929") else: return ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini") ### 2. 工具 - 智能体可执行的动作 python from langchain.tools import tool # 简单的函数工具 @tool def get_current_time() -> str: """获取当前时间。""" from datetime import datetime return datetime.now().strftime("%H:%M:%S") # 带参数的工具 @tool def fetch_weather(city: str, units: str = "fahrenheit") -> str: """获取城市天气。 参数: city: 城市名称 units: 温度单位 (华氏度 fahrenheit 或 摄氏度 celsius) """ # 在此处调用天气 API return f"{city} 的天气: 72°{units[0].upper()}" # 带错误处理的工具 @tool def risky_api_call(endpoint: str) -> str: """调用可能失败的外部 API。""" try: response = requests.get(endpoint, timeout=5) return response.text except Exception as e: return f"调用 API 出错: {str(e)}" ### 3. 系统提示词 - 智能体行为 python # 通用助手 system_prompt = "你是一个乐于助人的助手。在需要时使用工具。" # 领域专家 system_prompt = """你是一位金融分析助手。 - 使用计算器进行精确计算 - 搜索最新的金融数据 - 提供数据驱动的建议 - 始终引用你的来源""" # 受限智能体 system_prompt = """你是一位客户支持..."""