大家好，我是LangChain布道师。今天我们将深入剖析LangChain智能体（Agents）的核心架构。
一、什么是智能体
智能体是一个将大语言模型和工具相结合，能够理解、分析自然语言并对任务进行推理、然后决定使用哪些工具并迭代寻找解决方案的系统。
这个定义包含了四个核心特征：
- 模型与工具的结合：智能体不是只有模型或者工具，而是将模型作为"大脑"，工具作为"手脚"的协同系统。
- 模型能力是基础：所用的大语言模型必须支持工具调用（Function Calling）和结构化输出。
- 推理决策是核心：所有的推理、规划和决策逻辑都由大语言模型驱动。
- 迭代求解是过程：智能体通过"思考-行动-观察"的循环迭代，逐步逼近问题答案。
这与简单的工具调用有着本质区别。传统方式需要开发者手动编写调用流程，而智能体将这一控制权交给了模型，实现了真正的自主决策。
二、解构智能体：三大核心组件
一个功能完整的智能体主要由三大核心组件构成，它们共同协作，完成了复杂的任务执行。1. 模型（Model）：智能体的"推理引擎" 模型是智能体的核心，承担着理解、规划和决策的重任。在LangChain中，模型可以通过多种方式指定，可以支持静态和动态选择。
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静态模型： 在创建代理时一次性配置，并在整个执行过程中保持不变，是最常见的方式。在LangChain中，可以有两种方式设置静态模型，A：在创建代理（
create_agent）时，直接传递模型标识符字符串
B：使用LangChain框架提供的模型程序包，这些包包含了模型实例初 始化功能
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动态模型是在运行环境中基于当前状态以及上下文信息，为了优化成本可以通过复杂的路由逻辑动态选择不同模型，可以使用装饰器@wrap_model_call创建中间件，实现在请求时修改模型
2. 工具（Tools）：智能体的"手脚" 工具赋予了智能体与现实世界交互、实际操作的能力。这正是智能体超越简单问答的关键所在，它也超越了仅模型工具绑定调用大模型的功能，其强大之处体现在：
- 连续调用：单个提示就能触发连续多次的工具调用。
- 并行处理：能够在适当的时候并行调用多个工具，提升效率。
- 动态选择：可以根据当前结果动态选择下一步要使用的工具。
- 错误处理：具备工具重试逻辑和错误处理机制，增强鲁棒性。
- 状态持久：能够在跨工具调用期间保持状态持久性。
那么，如何定义一个工具呢？非常简单。一个普通的Python函数（或协程）就可以被指定为工具，也可以使用 @tool装饰器，自定义工具名称、描述、参数模式等属性。
提示 ：如果创建智能体时传入的 tools参数是一个空列表，那么这个智能体将退化为一个简单的LLM调用节点，失去工具调用的能力。为了更精细地控制工具调用时的异常行为，LangChain提供了强大的中间件机制。例如，可以使用 @wrap_tool_call装饰器创建一个中间件，来定制化工具调用的异常处理逻辑。
这样当一个工具调用失败的时候，代理就会用定制化的错误消息发给大模型。
3. 系统提示词（System Prompt）：智能体的"行为准则" 系统提示词（通过 system_prompt参数可以使用字符串方式设置系统提示词）是控制智能体处理任务的方式，它可以在后台指导模型如何处理任务。
以上是一个典型的：如果没有系统提示词，当工具调用出错时，大语言模型可能会盲目地重试调用。而通过合适的系统提示词，我们可以指导模型在遇到错误时先进行分析，而不是直接重试，从而避免陷入死循环。 对于更高级的场景，例如需要根据运行时上下文或者代理状态来动态调整提示词，可以使用中间件，通过 @dynamic_prompt装饰器，可以创建一个基于模型请求来动态生成系统提示词的中间件，实现极其灵活的控制。
三、如何让智能体运转起来？
让智能体工作起来非常简单：通过调用其 invoke方法，并传递必要的参数来更新状态（State），即可启动智能体的执行流程。
四、总结与下篇预告
总而言之，LangChain智能体的核心架构由模型（大脑） 、工具（手脚） 和系统提示词（行为准则） 精密构成。理解这三者的关系与协作机制，是掌握智能体开发的第一步。在下篇文章中，我们将深入探讨智能体的高级特性，包括：
- 结构化输出：如何让智能体返回规整的JSON数据，方便程序调用。
- 记忆机制：智能体如何记住对话历史和执行上下文。
- 流式传输：如何实时展示智能体的"思考过程"，提升用户体验。
- 强大的中间件：如何通过中间件实现日志、监控、权限控制等企业级功能。
敬请期待！如果你在理解过程中有任何问题，欢迎在评论区留言交流。
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作者：LangChain布道师 专注AI工程化，分享LangChain最新实践与深度解析