[AI工作流]27. LangChain——Agent智能体介绍

科技前沿 • 2026-03-15 11:54 • 阅读 0

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# In[1]
from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
# ================= 1. 定义工具 =================
@tool(description="获取股价，传入股票名称，返回字符串信息")
def get_price(name: str) -> str:
return f"股票{name}的价格是20元"
@tool(description="获取股票信息，传入股票名称，返回字符串信息")
def get_info(name: str) -> str:
return f"股票{name}，是一家A股上市公司，专注于IT职业教育。"
# ================= 2. 初始化模型 =================
llm = ChatOpenAI(
model="qwen3-max",
temperature=0,
openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
# ================= 3. 标准 Agent 流程 =================
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个智能助手，可以回答股票相关问题，请告知我思考过程。"),
("human", "{input}"),
MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
])
agent = create_tool_calling_agent(llm=llm, tools=[get_price, get_info], prompt=prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=[get_price, get_info], verbose=False)
# ================= 4. 【核心修改】流式输出 =================
print("— 开始流式对话 — ")
for chunk in agent_executor.stream({"input": "传智教育股价多少，并介绍一下"}):
# 1. 当 Agent 决定要调用工具时
if "actions" in chunk:
for action in chunk["actions"]:
print(f"&#; 我需要查询信息，正在调用工具：【{action.tool}】")
print(f" &#; 传入参数：{action.tool_input} ")
# 2. 当工具返回结果时
elif "steps" in chunk:
for step in chunk["steps"]:
print(f" &#; 工具查询完毕，得到结果：{step.observation} ")
# 3. 当 Agent 输出最终回答时
elif "output" in chunk:
print(f"✅ 最终回答：{chunk[‘output’]}")

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