langchain Agent

### LangChain Agent 的概述 LangChain 是一种用于构建基于大型语言模型的应用程序的框架，而其中的核心组件之一就是 **Agent**。Agent 能够根据输入的任务动态调用不同的工具集，并通过迭代的方式完成复杂任务[^1]。 #### 什么是 LangChain Agent？ LangChain 中的 Agent 是指能够自主决策并执行操作的一种机制。它可以根据用户的请求自动选择合适的工具（Tools），并通过多次交互逐步解决问题。这种能力使得 Agent 成为了处理多步推理和复杂查询的理想解决方案[^3]。 --- ### LangChain Agent 的工作原理 Agent 的核心功能在于其能够解析用户输入、选择适当的工具以及生成最终响应。以下是它的主要流程： 1. 用户提供自然语言指令。 2. Agent 解析该指令并将其转化为可执行的操作序列。 3. 基于这些操作，Agent 动态调用预定义的一组工具（如搜索引擎、数据库接口或其他外部服务）。 4. 工具返回的结果被反馈到 Agent，后者会继续优化后续动作直至目标达成[^5]。 例如，在 OpenAI 提供的支持函数调用的功能中，默认提示可以通过如下方式加载： ```python from langchain.agents import load_tools, initialize_agent from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0) tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) ``` 上述代码片段展示了如何初始化一个简单的零样本反应描述型代理 (Zero-Shot React Description)，此类型的代理无需任何训练即可运行[^2]。 --- ### 示例代码：创建自定义 LangChain Agent 下面是一个完整的例子，演示了如何利用 SerpAPI 和 LLM 数学计算工具来解决涉及网络搜索与算术运算的问题。 ```python import os from langchain.agents import Tool, initialize_agent, AgentType from langchain.tools import BaseTool from langchain.utilities import SerpAPIWrapper from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain from langchain.llms import OpenAI class CustomSearchTool(BaseTool): name = "custom_search" description = "A tool that uses a custom search engine to find information." def _run(self, query: str) -> str: serp_api_key = os.getenv('SERP_API_KEY') search = SerpAPIWrapper(serpapi_api_key=serp_api_key) result = search.run(query) return f"Searched for {query}. Found: {result}" async def _arun(self, query: str) -> str: raise NotImplementedError() # 初始化LLM实例 llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003") # 加载工具 search_tool = CustomSearchTool() tools = [ Tool( name=search_tool.name, func=search_tool._run, description=search_tool.description ) ] # 设置Prompt模板 prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the question at the end. {context} Question: {question} Answer:""" prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]) # 构建链式结构 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # 初始化Agent agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) # 测试Agent response = agent.run("What is the capital city of France and what's its population?") print(response) ``` 在这个脚本里，我们首先定义了一个名为 `CustomSearchTool` 的类继承自 `BaseTool` 接口；接着配置好所需的参数之后便可以轻松实现跨平台数据抓取等功能[^4]。 --- ### 总结 综上所述，LangChain Agents 不仅提供了强大的灵活性还简化了许多繁琐的手动编码环节，让开发者得以专注于业务逻辑本身而非底层细节。无论是初学者还是资深工程师都能从中受益匪浅。