Agent框架 langchain
时间: 2025-05-10 15:38:37 浏览: 40
### LangChain Agent Framework 的使用与文档
LangChain 是一种用于构建基于人工智能的应用程序的框架,特别适用于创建对话型代理(agents)。它提供了一系列工具链来帮助开发者快速搭建复杂的 AI 应用程序。以下是关于如何使用 LangChain 作为 Agent 框架的一些关键信息:
#### 1. **核心概念**
LangChain 提供了一种模块化的方法来定义和执行 Agents。这些 Agents 可以通过调用不同的工具(Tools)、模型和其他资源完成复杂任务。
- **Agents**: 负责解析输入并决定下一步行动。
- **Tools**: 这些是 Agents 所能使用的功能集合,可以是从 API 获取数据到运行特定算法的各种操作[^2]。
#### 2. **安装 LangChain**
要开始使用 LangChain,首先需要将其安装到 Python 环境中。可以通过 pip 安装最新版本:
```bash
pip install langchain
```
#### 3. **基本结构**
一个典型的 LangChain Agent 结构包括以下几个部分:
- 输入处理器 (Input Handler): 解析用户的自然语言查询。
- 工具集 (Toolset): 包含一系列预定义的功能或服务接口。
- 输出处理器 (Output Handler): 将最终结果返回给用户。
下面是一个简单的例子展示如何设置 Zero-Shot React Agent:
```python
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, AgentType
from langchain.llms import OpenAI
# 初始化 LLM 和工具
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
# 创建 Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
# 使用 Agent 处理请求
response = agent.run("What is the height of Mount Everest and what is its double?")
print(response)
```
此代码片段展示了如何加载必要的工具并通过初始化函数建立一个能够回答涉及事实检索和简单算术运算问题的 Agent[^3]。
#### 4. **自定义 Tools**
除了内置支持的标准工具外,还可以开发自己的定制化工具满足具体需求。这通常涉及到继承 `BaseTool` 类并实现相应方法。
```python
from langchain.tools.base import BaseTool
from typing import Any, Dict
class CustomSearchTool(BaseTool):
name = "custom_search"
description = "Useful for when you need to answer questions about current events."
def _run(self, query: str) -> str:
# 实现具体的逻辑处理流程...
pass
async def _arun(self, query: str) -> str:
raise NotImplementedError()
```
上述示例说明了怎样扩展基础类来自动生成新的搜索能力[^4]。
#### 5. **优化建议**
为了使设计更加高效合理,请始终遵循简约原则[^1]。这意味着只引入真正必需的部分;过多冗余组件不仅会增加维护成本还可能降低性能表现。
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