深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（三）—LangGraph工具调用实战

前言

本系列前两篇文章：

• 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（一）---全面认识LangGraph
• 深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（二）---LangGraph预构建图API快速创建Agent

通过前两篇文章的学习我们了解了LangGraph的核心原理和技术架构，利用LangGraph的预构建图高级API编写了ReAct图，并接入自定义的请求心知天气API工具函数，快速搭建了天气助手智能体。本期内容我们继续围绕LangGraph接入工具函数的案例进行讲解，让大家充分理解LangGraph接入自定义工具、接入LangChain内置工具、多工具并联串联调用和Agent工具调用次数限制等知识点，大家一起来学习吧~

本系列分享是笔者结合自己学习工作中使用LangChain&LangGraph经验倾心编写的，力求帮助大家体系化快速掌握LangChain&LangGraph AI Agent智能体开发的技能！笔者的LangChain系列教程暂时更完，后面也会实时补充工作实践中的额外知识点，建议大家在学习LangGraph分享前先学习LangChain的基本使用技巧。大家感兴趣可以关注笔者掘金账号和系列专栏。更可关注笔者同名微信公众号: 大模型真好玩 , 每期分享涉及的代码均可在公众号私信: LangChain智能体开发获得。

一、LangGraph ReAct Agent 外部工具调用形式

上篇文章深入浅出LangGraph AI Agent智能体开发教程（二）---LangGraph预构建图API快速创建Agent我们直观感受到了LangGraph 预构建ReACT图 API create_react_agent的强大。本小节内容我们还会学习到借助LangGraph React Agent，无需任何额外设置，即可完成多工具串联和并联的调用。

1.1 添加多个工具函数

首先在上篇文章的代码中添加将指定内容写入本地文件的工具函数write_file, 该项目代码包含get_weather和write_file两个工具函数，分别用来查询天气和保存内容至文件。完整的项目代码如下:

import requests
from langchain_core.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

class WeatherQuery(BaseModel):
    loc: str = Field(description="城市名称")

class WriteQuery(BaseModel):
    content: str = Field(description="需要写入文档的具体内容")

@tool(args_schema=WeatherQuery)
def get_weather(loc):
    """
        查询即时天气函数
        :param loc: 必要参数，字符串类型，用于表示查询天气的具体城市名称，\
        :return：心知天气 API查询即时天气的结果，具体URL请求地址为："https://api.seniverse.com/v3/weather/now.json"
        返回结果对象类型为解析之后的JSON格式对象，并用字符串形式进行表示，其中包含了全部重要的天气信息
    """
    url = "https://api.seniverse.com/v3/weather/now.json"
    params = {
        "key": "你注册的心知天气api key",
        "location": loc,
        "language": "zh-Hans",
        "unit": "c",
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    temperature = response.json()
    return temperature['results'][0]['now']

@tool(args_schema=WriteQuery)
def write_file(content):
    """
    将指定内容写入本地文件。
    :param content: 必要参数，字符串类型，用于表示需要写入文档的具体内容。
    :return：是否成功写入
    """
    with open('res.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(content)
    return "已成功写入本地文件。"

model = init_chat_model(
    model='deepseek-chat',
    model_provider='deepseek',
    api_key='你注册的deepseek api key'
)

tools = [get_weather, write_file]

agent = create_react_agent(model=model, tools=tools)

1.2 工具并联调用

测试ReAct图智能体的工具并联调用，同时查询北京和杭州的天气。从执行结果看，ReAct图智能体同时调用了get_weather工具函数分别查询北京和杭州的天气状况，执行流程如下：

response = agent.invoke(
    {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "北京和杭州现在的天气如何?"
            }
        ]
    }
)

print(response['messages'])

1.3 工具串联调用

测试ReAct图智能体的工具串联调用（实则是串并联调用）。在查询北京杭州天气的基础上，将查询结果写入文件中。从执行结果看，ReAct图智能体首先调用get_weather函数查询北京和杭州的天气情况，然后调用write_file函数将内容写入res.txt文件中。执行流程如下：

response = agent.invoke(
    {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "北京和杭州现在的天气如何?并把查询结果写入文件中"
            }
        ]
    }
)

print(response['messages'])

二、LangGraph ReAct 限制工具调用次数

2.1 限制调用次数的配置

对于任何全自动代理，合理控制调用次数都是至关重要的一环，对于LangGraph ReAct Agent来说，我们只需要在Agent运行时设置{"recursion_limit": X},即可限制智能体自主执行任务的步数。

try:
    response = agent.invoke(
        {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": "北京现在的天气如何"
                }
            ],
        },
        {
            "recursion_limit": 4
        },
    )
    print(response['messages'][-1].content)
except GraphRecursionError:
    print('智能体由于超过最多调用次数而停止')

上述代码的执行结果如下，可以看到ReAct成功执行并返回了结果:

但如果我们将参数recursion_limit改为2，执行结果就会报错:

这是为什么呢？原理其实非常简单，

当我们询问"北京现在的天气如何"问题后，智能体执行流程如下，共需要经过:

1. HumanMessage收集用户提示词
2. AIMessage调用大模型确定执行逻辑
3. ToolMessage执行查询天气函数并得到结果
4. AIMessage总结函数调用结果并生成回答

可以看到完整的流程至少需要4步，设置recursion_limit为2肯定无法完整执行。

三、LangGraph ReAct智能体内部工具调用

3.1 LangChain内置工具

对于LangGraph智能体来说，除了能够灵活自如自定义工具，还能够接入LangChain丰富的内置工具快速完成智能体的开发。

在 LangChain 框架中，工具是实现语言模型与外部世界交互的关键机制。LangChain提供了大量内置与可扩展的工具接口，使得智能体能够执行函数调用、访问 API、查询搜索引擎、调用数据库等任务，从而超越纯语言生成的能力，真正实现"能行动的智能体"。LangChain 官方文档将这些工具按照其用途进行了模块化划分，涵盖了以下主要类别：

功能类别	工具名称	简要说明
🔎 搜索工具	TavilySearchResults	快速搜索实时网络信息
	SerpAPIWrapper	基于 SerpAPI 的搜索结果工具
	GoogleSearchAPIWrapper	调用 Google 可编程搜索引擎
🧠 计算工具	PythonREPLTool	执行 Python 表达式并返回结果
	LLMMathTool	结合 LLM 和数学推理能力
	WolframAlphaQueryRun	基于 Wolfram Alpha 的计算引擎
🗂 数据工具	SQLDatabaseToolkit	构建 SQL 数据库查询工具集
	PandasDataframeTool	用于在 Agent 中操作表格数据
🌐 网络/API	RequestsGetTool / RequestsPostTool	执行 HTTP 请求
	BrowserTool / PlaywrightBrowserToolkit	自动化网页浏览与抓取
💾 文件处理	ReadFileTool	读取本地文件内容
	WriteFileTool	写入文本到指定文件中
📚 检索工具	FAISSRetriever	基于向量的文档检索工具
	ChromaRetriever	使用 ChromaDB 的检索器
	ContextualCompressionRetriever	上下文压缩检索器，适合长文档
🧠 LLM 工具	ChatOpenAI / OpenAIFunctionsTool	使用 OpenAI 模型作为工具调用
	ChatAnthropic	Anthropic Claude 模型封装工具
🔧 自定义工具	@tool 装饰器	任意函数可封装为 Agent 可调用工具
	Tool 类继承	自定义更复杂逻辑的工具实现

更具体的工具大家可参考官网python.langchain.com/docs/integr...

3.2 创建带搜索功能的Agent

这里我们尝试借助LangChain内置的Tavily搜索引擎工具，搭建能够进行网络搜索的智能体。

1. 首先需要在tavily官网进行注册并获取API-KEY：www.tavily.com/ (注意: 需要科学上网)

2. 在我们创建的名为langgraphenv的anaconda虚拟环境下执行pip install langchain-tavily命令安装内置工具的依赖包。

3. 编写代码，导入TavilySearch并快速将其封装为LangGraph智能体工具，原理也是使用create_react_agentapi快速创建智能体。

from langchain_tavily import TavilySearch
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

search_tool = TavilySearch(
    max_results=5,
    topic="general",
    tavily_api_key='你注册的TavilySearch api key'
)

tools = [search_tool]

model = init_chat_model(
    model='deepseek-chat',
    model_provider='deepseek',
    api_key='你注册的DeepSeek api key'
)

search_agent = create_react_agent(model=model, tools=tools)

response = search_agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "请帮我搜索最近OpenAI CEO在访谈中的核心观点。"}]})

print(response["messages"][-1].content)

执行结果如下,可以看到ReAct智能体成功调用了搜索引擎搜索到我们需要的内容:

四、总结

本期内容分享了LangGraph ReAct智能体接入内部工具函数和自定义工具函数的方法，深入研究了LangGraph多工具的执行模式，并可通过配置项限制LangGraph 智能体的调用次数。大家有在评论区私信笔者："感觉最近分享的LangGraph create_react_agent和以前LangChain系列分享中的create_tool_calling_agent很相似，有没有一些LangGraph特别的技能技巧分享?", 笔者分享create_react_agent的初衷是希望大家更快上手LangGraph的使用，也帮助没有看过我们LangChain系列分享的小伙伴能快速学习智能体搭建流程，不过下一期我们要分享一波硬核内容：LangGraph智能体上线部署实战，涉及到LangSmith、LangGraph Sudio、LangGraph cli等全生态应用，大家期待一下吧~ （笔者主打一个听劝）

本系列分享预计会有20节左右的规模，保证大家看完一定能够掌握LangChain&LangGraph的开发能力，大家感兴趣可关注笔者掘金账号和专栏，更可关注笔者的同名微信公众号：大模型真好玩 ， 本系列分享的全部代码均可在微信公众号私信笔者: LangChain智能体开发 免费获得。