langchain中的agent输出如果通过fastapi获取

<think>好的，我需要帮助用户了解如何通过FastAPI获取LangChain中Agent的输出。用户希望有一个示例代码。首先，我需要回顾一下相关的引用内容。 根据引用[1]，提到了使用FastAPI来部署LangChain应用程序，并且支持异步操作和自动生成API文档。这说明FastAPI是一个合适的选择。引用[2]提到LangChain的Agent实现案例，可能需要用到其中的Agent初始化方法。引用[3]虽然主要讲Streamlit和Flask，但可能不直接相关，但可以忽略。 首先，我应该考虑如何将LangChain的Agent集成到FastAPI中。通常，这涉及创建一个API端点，接收输入，调用Agent处理，然后返回输出。需要确保异步处理，因为FastAPI支持异步，而LangChain可能有一些阻塞操作，需要正确处理。 然后，示例代码的结构应该包括导入必要的库，初始化FastAPI应用，定义Agent的初始化，创建异步端点处理请求。需要注意错误处理和正确的响应模型。 可能遇到的问题包括如何正确加载LangChain的Agent，处理异步请求，以及返回结构化的输出。需要确保代码中的路径和模型名称正确，可能需要用户根据自己的情况调整。 另外，用户可能需要安装相应的包，比如fastapi、langchain、uvicorn等，应该在注意事项中提到。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步了解相关主题，比如异步处理、部署优化等。</think>### 分步解答：通过 FastAPI 获取 LangChain Agent 的输出 #### 步骤 1：环境准备 安装所需依赖包： ```bash pip install fastapi uvicorn langchain langchain-openai ``` #### 步骤 2：创建 FastAPI 应用并定义 Agent ```python from fastapi import FastAPI from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder from langchain.tools import Tool from pydantic import BaseModel app = FastAPI() # 初始化 LangChain Agent def initialize_agent(): llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0) # 示例工具（根据实际需求扩展） tools = [ Tool( name="dummy_tool", func=lambda x: "42", description="示例工具，返回固定值" ) ] prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是一个智能助手"), MessagesPlaceholder("chat_history", optional=True), ("human", "{input}"), MessagesPlaceholder("agent_scratchpad") ]) agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) return AgentExecutor(agent=agent, tools=tools) agent_executor = initialize_agent() # 定义请求模型 class QueryRequest(BaseModel): input: str # 定义响应模型 class AgentResponse(BaseModel): output: str ``` #### 步骤 3：创建异步 API 端点 ```python @app.post("/agent/query", response_model=AgentResponse) async def get_agent_response(request: QueryRequest): try: # 同步调用改为异步执行（需搭配线程池） result = await asyncio.to_thread( agent_executor.invoke, {"input": request.input} ) return {"output": result["output"]} except Exception as e: return {"output": f"处理错误: {str(e)}"} ``` #### 步骤 4：运行服务 ```bash uvicorn main:app --reload ``` ### 关键点说明 1. **异步处理**：通过`asyncio.to_thread`将同步的LangChain调用包装为异步操作，避免阻塞事件循环[^1] 2. **Agent初始化**：使用`create_openai_tools_agent`创建代理，需配置实际需要的工具（示例中为虚拟工具） 3. **API文档**：访问`http://localhost:8000/docs`可查看自动生成的交互式文档 4. **环境变量**：需设置`OPENAI_API_KEY`环境变量 ### 测试请求示例 ```bash curl -X POST "http://localhost:8000/agent/query" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"input": "生命的答案是什么？"}' ``` ### 注意事项 1. 生产环境需添加鉴权中间件 2. 复杂任务建议增加流式响应支持 3. 可结合LangServe进一步简化集成[^1]