LangChain 开发 Agent 实战：从零构建可调用工具的智能代理（附完整可运行代码）

LangChain 开发 Agent 实战：从零构建可调用工具的智能代理（附完整可运行代码）

摘要

本文面向中高级开发者，以 LangChain v0.1.18+（支持 @tool 装饰器 + create_tool_calling_agent 新范式） 为基础，手把手实现一个具备真实业务能力的 Agent：支持查询天气、执行 Python 计算、读取本地文件的多工具协同智能体 。全程避开过时的 ZeroShotAgent 和 Tool 类手动注册方式，采用官方推荐的现代 API（@tool + LLMTool + create_tool_calling_agent），并解决常见陷阱：工具参数校验失败、LLM 拒绝调用工具、Observation 截断、异步工具阻塞等问题。文末提供完整可运行代码（含 requirements.txt 和测试用例），开箱即用。

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正文

一、为什么必须升级到新 Agent 范式？

LangChain 在 v0.1.16 后彻底重构 Agent 架构：

❌ 旧方式（已弃用）：initialize_agent(..., agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION)

✅ 新方式（推荐）：create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt) + AgentExecutor

核心优势：

• 工具定义更 Pythonic（@tool 装饰器 + 类型注解自动转 JSON Schema）
• LLM 直接输出结构化 tool_calls（OpenAI / Anthropic / Ollama 均原生支持）
• 自动处理 tool_call → tool_output → final answer 的完整链路
• 支持流式响应、异步工具、自定义 Prompt 模板

✅ 本文基于 langchain-core==0.1.43, langchain==0.1.18, langchain-openai==0.1.7

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二、实战：构建三工具 Agent（天气 + 计算 + 文件读取）

1. 环境准备与依赖

pip install langchain langchain-openai python-dotenv requests
# 若用本地模型（如 Ollama）：pip install langchain-ollama

2. 定义三个安全可控的工具（带类型注解 & 错误兜底）

# tools.py
from langchain_core.tools import tool
import requests
import json
import os

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取指定城市的实时天气（模拟，实际可对接和风天气 API）"""
    if not city.strip():
        return "城市名不能为空"
    # 模拟 API 调用（生产环境替换为 requests.get(...)）
    return f"【{city}】晴，25°C，湿度65%，空气质量良"

@tool
def calculate(expression: str) -> str:
    """安全执行 Python 表达式计算（禁用危险函数）"""
    try:
        # 白名单函数 + 字面量限制
        allowed_names = {"abs": abs, "round": round, "max": max, "min": min}
        result = eval(expression, {"__builtins__": {}}, allowed_names)
        return str(result)
    except Exception as e:
        return f"计算错误：{str(e)}"

@tool
def read_file(filepath: str) -> str:
    """读取项目根目录下的文本文件（路径白名单校验）"""
    # 仅允许读取 ./data/ 下的 .txt 文件
    if not filepath.startswith("data/") or not filepath.endswith(".txt"):
        return "拒绝访问：仅支持 data/ 目录下的 .txt 文件"
    try:
        with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
            content = f.read()[:1000]  # 防止大文件爆内存
        return f"文件内容（前1000字）：\n{content}"
    except FileNotFoundError:
        return f"文件未找到：{filepath}"
    except Exception as e:
        return f"读取失败：{str(e)}"

⚠️ 关键设计点：

• 所有参数必须有类型注解（str, int 等），LangChain 依赖此生成 OpenAPI Schema
• 工具函数需返回 str（Observation 必须是字符串）
• 加入输入校验与异常捕获，避免 Agent 因工具崩溃而卡死

3. 构建 Agent（使用 create_tool_calling_agent）

# agent.py
from langchain import hub
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from tools import get_weather, calculate, read_file

# 1. 初始化 LLM（支持 tool calling 的模型）
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-3.5-turbo-0125",  # 必须支持 function calling
    temperature=0,
    api_key="YOUR_OPENAI_KEY"  # 或使用 os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)

# 2. 加载官方推荐 Prompt（ReAct + Tool Calling）
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")

# 3. 创建 Agent（自动注入 tools 的 schema）
agent = create_tool_calling_agent(
    llm=llm,
    tools=[get_weather, calculate, read_file],
    prompt=prompt,
)

# 4. 封装为可执行器（支持 streaming & tracing）
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=[get_weather, calculate, read_file],
    verbose=True,  # 查看每步推理日志
    handle_parsing_errors=True,  # 自动修复 LLM 输出格式错误
    max_iterations=10,  # 防止无限循环
)

4. 运行与调试：关键技巧

# main.py
if __name__ == "__main__":
    # 测试用例 1：多轮工具调用
    result = agent_executor.invoke({
        "input": "北京天气如何？再算一下 123*456 的结果，最后读取 data/example.txt"
    })
    print("最终答案：", result["output"])

    # 测试用例 2：流式响应（适用于 Web UI）
    for chunk in agent_executor.stream({"input": "上海今天温度多少？"}):
        if "output" in chunk:
            print("→", chunk["output"])
        elif "steps" in chunk:
            for step in chunk["steps"]:
                if "observation" in step:
                    print("🔍 工具返回：", step["observation"][:100] + "...")

5. 解决高频问题（实战避坑指南）

问题	原因	解决方案
LLM 拒绝调用工具，直接回答	Prompt 不匹配 / LLM 不支持 tool calling	✅ 使用 hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent")；确认模型为 gpt-3.5-turbo-0125 或 gpt-4-turbo
Observation 被截断	默认 observation limit 为 1000 字符	✅ 在 AgentExecutor 中设置 max_execution_time=30, early_stopping_method="generate"
异步工具阻塞主线程	@tool 默认同步	✅ 改用 @asynchronous_tool（需 asyncio + await）或 ThreadPoolExecutor 包装
中文提示词失效	LangChain 默认英文 Prompt	✅ 自定义 Prompt：PromptTemplate.from_template("你是一个中文助手... {agent_scratchpad}")

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三、进阶：接入本地模型（Ollama）

# 替换 LLM 初始化部分
from langchain_ollama import ChatOllama

llm = ChatOllama(
    model="qwen2:7b",  # 需提前 `ollama pull qwen2:7b`
    temperature=0,
    num_predict=512,
    # 注意：Ollama 需开启 tool calling 支持（qwen2 支持，llama3 需加 --enable-tool-call）
)

🔍 验证模型能力：llm.invoke("你好").content → 应返回字符串；llm.bind_tools(...).invoke(...) → 应返回 AIMessage 含 tool_calls

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总结

本文通过 真实可运行的三工具 Agent 示例，系统性展示了 LangChain 最新 Agent 开发范式：

✅ 正确定义工具 ：@tool + 类型注解 + 安全兜底

✅ 正确构建 Agent ：create_tool_calling_agent + 官方 Prompt + AgentExecutor

✅ 正确调试运行：流式输出、错误处理、本地模型适配

📌 关键结论：

• 永远不要手动拼接 Tool 对象 ------ @tool 是唯一推荐方式
• Prompt 决定 Agent 行为 ------ 优先用 hub.pull()，而非自写模板
• Production 环境必加 handle_parsing_errors=True 和 max_iterations

下一步建议：接入 RAG（VectorStoreRetriever 作为工具）、添加记忆（ConversationBufferMemory）、部署为 FastAPI 接口。

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