LangChain Agent API实战教程：从零搭建智能体，串联并联工具调用，必学收藏指南

LangChain的“链”式结构存在执行方式不灵活的重大问题。比如我们上篇文章搭建的链封装了天气工具，但如果用户在使用过程中并没有询问相关天气情况，反而提问了“决策树是什么?”类似的机器学习问题，那该链该如何执行呢?

面对这种情况大家考虑链中是否要跳过一些节点或者构建不同链满足复杂需求，但很显然这增加了开发复杂度。目前大模型经过迅猛发展已经具备了自动规划对工具串联、并联等相关操作的能力，基于此LangChain在链的基础上抽象出更高级的封装Agent，LangChain对于Agent的定义是“由大模型规划并自由组装各种链来满足用户需求”。更重要的，LangChain还在Agent的基础上封装了更高级的LangGraph（LangGraph类似Multi-Agent多智能体协同的概念，LangChain内容分享完毕后会分享LangGraph的教程）。

在这里插入图片描述

从本期内容开始，笔者就为大家分享LangChain Agent API抽象层的相关知识。
在这里插入图片描述

LangChain Agent API的基本使用方法十分简单，下面还是通过天气助手小案例带大家快速上手Agent API的基本使用:

导入相关依赖包并编写查询天气的函数，注意本案例导入函数和类，是本节智能体构建内容的关键。

构建提示词模板组件和大模型组件（注意提示词模板中的），为保证大模型具备更强的Agent能力，本期内容不再使用硅基流动的免费模型, 而是使用模型

本项目中不再使用绑定模型组件和工具，而是使用快速构建代理，代码如下:

使用构建Agent并快速运行代理, 代码和执行结果如下, 可以看到LangChain构建Agent是不是特别简单

LangChain Agent API实战教程：从零搭建智能体，串联并联工具调用，必学收藏指南

从执行结果中可以看到LangChain Agent灵活的、全自动的创建了一个并执行得到了北京的天气情况，执行结果通过格式返回。看到这大家一定会感慨LangChain构建智能体竟然如此简单!

得益于LangChain Agent API 底层自建了很多优化去引导大模型的工具调用工作，LangChain Agent可以快速准确的调用各种工具，准确性和稳定性也要比单纯使用能力要强一些。LangChain Agent可以通过，以及的方式调用工具，下面提供这两种调用方法的示例让大家直观感受LangChain Agnet功能的强大。

如果用户Agent 智能体同时询问北京和杭州的天气，LangChain Agent会并联查询两个地方的天气，大家可以修改以上代码的提示词进行尝试：

执行结果如下:

LangChain Agent API实战教程：从零搭建智能体，串联并联工具调用，必学收藏指南

可以看到LangChain 同时调用工具获取了北京和杭州的天气情况并回答了用户问题，从上面可以看出LangChain Agent执行并联调用的流程如下:

在这里插入图片描述

这里给大家设立一个思考题，假如我们还是想通过底层API的方法实现串并联调用该如何设计呢？欢迎大家在评论区和笔者讨论~

如果用户想“查询北京和杭州现在的温度，并将结果写入本地的文件中。”，LangChain该如何执行呢？我们设想LangChain Agent的执行结果如下图:

LangChain Agent API实战教程：从零搭建智能体，串联并联工具调用，必学收藏指南

编写代码验证一下是否正确:

在上述代码中添加写入文件函数

将函数加入工具列表,并在提示词模板中说明大模型具备写入文件的能力

调用创建代理，并使用执行当前Agent，可以看到LangChain Agent并联搜索得到了北京杭州的天气后，又串联使用文件写入工具把结果写入到文件中:

LangChain Agent API实战教程：从零搭建智能体，串联并联工具调用，必学收藏指南

既然LangChain Agent能够快速灵活的调用外部工具, 那调用内置工具的能力更是不在话下，接下来我们通过一个联网搜索功能的内置工具Agent来学习LangChain接入内置工具的方法。（注意； 需要科学上网）

LangChain内置工具可参考官方网站https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/ 。本次网络搜索功能我们使用的是Tavily Search这个工具，文档在https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/tavily_search/ 。TavilySearch是目前对大语言模型非常友好的搜索工具之一，可以方便地处理文本、图像等不同类型的内容并代入大语言模型进行解析。我们以前分享过的[Suna]和Google Agent都推荐使用Tavily Search作为联网搜索工具。