基于 LangChain 和 GPT-4o-mini 的大模型智能体开发实战
近年来，大模型能力的持续突破，使得构建智能代理（Agent）系统成为开发者追逐的热点。
本文将以 框架为核心，结合 模型，通过接入工具与消息修剪策略，实现一个具备记忆、调用搜索、执行函数能力的智能体。
环境准备与模型初始化
使用 需要首先初始化语言模型，这里使用的是 ，由 提供。
Agent 智能体
我们将其封装在 中供主程序导入。
主程序结构解析
主逻辑文件为 ，功能包括：
- 工具集成
- PostgreSQL 持久化配置
- 消息修剪策略
- Agent 交互循环
工具函数与搜索工具接入
我们首先定义了一个简单的数学函数 ，以及接入了 搜索工具，用于增强智能体外部知识获取能力。
配置 LangGraph 持久化存储
我们使用 来记录 agent 的状态与历史会话，以支持多轮对话记忆。
用户输入 ，我们组合当天日期生成唯一标识符，确保每个会话线程独立可追溯。
消息修剪策略设计
为了控制模型输入 token 上限，我们引入 方法，在每轮对话前进行修剪：
该策略仅保留最近的用户消息，避免长对话历史超出 token 限制，影响模型响应。
构建智能体执行器
借助 方法创建智能体，传入模型、工具、hook 与 checkpoint。
与智能体交互
程序进入循环模式，接收用户输入，执行智能体推理，并输出响应内容及工具调用情况。
示例
总结
本文展示了如何基于 LangChain 框架构建一个集搜索、函数执行、消息修剪与状态持久化为一体的智能体系统。通过合理设计 hook 与工具链，我们可以持续扩展其功能边界。
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