从LangChain到LangGraph：构建智能Agent的实战指南（一）——AI应用的“工具箱“

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[# langchain_basics](# langchain_basics)

引言：当AI需要"动手做事"

第一部分：LangChain------AI应用的"工具箱"

[1.1 核心设计理念](#1.1 核心设计理念)

[1.2 实战：第一个Agent](#1.2 实战：第一个Agent)

[1.3 核心组件深度解析](#1.3 核心组件深度解析)

引言：当AI需要"动手做事"

让ChatGPT写首诗很容易，信手拈来，但如果让它帮你查查现在的天气、订一张明天的机票，或者给老板发封邮件呢？这时候光靠它那张"嘴"可就不行了，它得有"手"和"脚"，这就需要Agent闪亮登场了

简单来说，如果大模型是那个博学多才的大脑，那Agent就是给它装上了四肢和感官，让它不仅能"说"，还能"做"

今天我们就来聊聊LangChain，这个让大模型长出三头六臂的魔法工具箱

第一部分：LangChain------AI应用的"工具箱"

1.1 核心设计理念

LangChain的设计理念其实很朴素，就是模块化。就像玩乐高积木一样，它把构建AI应用所需的各种功能都封装成了独立的模块。你想搭个聊天机器人？拿几块积木拼一下。想做一个能上网的助手？再换几块积木拼一下

这种设计让我们可以灵活地组合各种能力，而不必从头造轮子

来看看LangChain的核心组件全景图：

复制代码

1.2 实战：第一个Agent

光说不练假把式，我们直接上代码。这是一个最简单的ReAct Agent，它能使用工具来回答问题

python 复制代码

# 一个简单的ReAct Agent示例
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI

# 定义工具：这是Agent的"手"
def search_weather(city):
    """查询城市天气"""
    # 实际场景这里会调用天气API，这里为了演示直接返回模拟数据
    return f"{city}今天晴天，气温20-25℃"

# 将函数封装成Tool对象
tools = [
    Tool(
        name="WeatherSearch",
        func=search_weather,
        description="用于查询天气情况"
    )
]

# 创建Agent
# zero-shot-react-description 表示Agent会根据工具描述来决定是否使用工具
# 这里的OpenAI()需要配置环境变量OPENAI_API_KEY
agent = initialize_agent(tools, OpenAI(), agent="zero-shot-react-description")

# 让Agent干活
agent.run("北京今天适合出门吗？")

代码解析 ：

这段代码的核心在于tools列表。

我们把一个普通的Python函数search_weather包装成了Tool。当Agent收到"北京今天适合出门吗？"这个问题时，它会分析语义，发现需要查询天气，于是就会自动调用WeatherSearch工具，拿到结果后再结合自己的语言能力，告诉你"今天天气不错，适合出门"

1.3 核心组件深度解析

LangChain里的组件眼花缭乱，到底该怎么选？我总结了一个表格，帮你快速理清思路：

|------------|------|----------------------------------------------------------------|
| 组件 | 作用 | 选型建议 |
| LLM | 决策大脑 | 复杂任务（如逻辑推理）建议用GPT-4或Claude-3，简单任务（如分类、摘要）用GPT-3.5或国产大模型即可，省钱又快 |
| Tools | 执行手脚 | description一定要写清楚，这直接决定了模型会不会用这个工具。另外必须做好错误处理，防止工具报错导致整个程序崩溃 |
| Memory | 记忆存储 | Demo阶段可以用内存存储，但在生产环境务必用Redis或数据库，否则服务重启记忆就没了 |
| Agent | 执行器 | 简单的对话场景用Conversational Agent，需要复杂规划的任务考虑Plan-and-execute类型 |

第一篇就先聊到这，下一篇我们进阶一下，看看当Agent需要"思考"的时候，LangChain可能会显得有点力不从心，这时候就该LangGraph出场了