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title: 基于Langchain的Agent开发
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date: 2026-05-28
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# 一、简介
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  LangChain是一整个智能体开发平台，包含一系列开源的智能体（Agent）开发框架，而且兼容Python和TypeScript两种语言。
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  Agent（通常翻译为智能体或代理）是指一种能够感知环境、进行推理、自主决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。
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# 二、模型
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## 2.1 模型定义
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  通用自定义模型`init_chat_model`：
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```python
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# 初始化模型
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model = init_chat_model(
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model="qwen-max", # 模型名称，这里可以自定义，我们用的是阿里的qwen-max
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model_provider="openai",
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base_url=base_url,
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api_key=api_key,
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temperature=1.5,
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)
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```
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  如果是Langchain不支持的模型，需要指定模型提供者（虽然我们用的是阿里，但是阿里兼容openai，所以这里用openai，就是默认采用openai的API规范）
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::: tip
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init_chat_model还可以调整模型参数：
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- temperature: 控制生成文本的随机性，值越小越确定，值越大越随机
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- max_tokens: 控制生成文本的最大长度
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- top_p: 控制生成文本的多样性，值越小越多样，值越大越确定
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- timeout: 控制生成文本的超时时间
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- max_retries: 控制生成文本的最大重试次数
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:::
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## 2.2 访问模型
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### 2.2.1 阻塞调用
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```python
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# 调用invoke方法
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response = model.invoke("中国的首都是哪里？")
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# 查看响应结果
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print(response)
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```
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### 2.2.2 流式调用
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```python
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# 通过.stream方法实现流式访问
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stream = model.stream("中国的首都是哪里？")
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# 遍历stream结果，实时打印AI的回复
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for chunk in stream:
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print(chunk.content, end="", flush=True)
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```
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# 三、智能体
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## 3.1 创建智能体
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```python
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# 1.使用init_chat_model初始化模型
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model = init_chat_model(
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model="qwen-max",
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model_provider="openai",
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base_url=base_url,
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api_key=api_key,
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temperature=1.5,
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)
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# 2.使用初始化好的model创建智能体
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agent = create_agent(model=model)
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```
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## 3.2 消息类型
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- SystemMessage：role是system，代表系统消息，用于设定模型角色和交互背景
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- HumanMessage：role是user，代表用户输入的消息
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- AIMessage：role是assistant，代表LLM生成的响应，包含：文本、工具调用、元数据
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- ToolMessage：role是tool，代表工具调用时产生的结果
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## 3.3 调用模型
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```python
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# 调用Agent，发送消息
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response = agent.invoke({
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"messages": [
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HumanMessage(content="你好，我是虎哥"),
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AIMessage(content="你好，虎哥，很高兴认识你。"),
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HumanMessage(content="我的名字是什么？")
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]
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})
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for message in response['messages']:
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message.pretty_print()
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```
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# 四、提示词
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  发送给大模型的所有消息都可以称为提示词（Prompt），它直接影响模型的输出结果。
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  其中，SystemMessage尤为重要，我们把SystemMessage称为系统提示词（System Prompt），它可以给模型设定角色和本次聊天的背景，对模型生成的内容有很大的影响。
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  从内容来说，提示词通常包含以下几个部分，通常按此顺序排列：
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- 身份（Identity）：描述AI的职责、沟通风格和总体目标。
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- 说明（Instructions）：请指导模型如何生成所需的响应。它应该遵循哪些规则？模型应该做什么，以及模型绝对不能做什么？
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- 示例（Examples）：提供可能的输入示例，以及模型期望的输出。
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- 背景信息（Context）：向模型提供生成响应所需的任何额外信息，例如RAG的额外知识库数据，或您认为特别相关的任何其他数据。
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  例如写一个智能生成菜谱的提示词：
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```python
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system_prompt = """
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你是一名私人厨师。收到用户提供的食材照片或清单后，请按以下流程操作：
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1.识别和评估食材：若用户提供照片，首先辨识所有可见食材。基于食材的外观状态，评估其新鲜度与可用量，整理出一份“当前可用食材清单”。
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2.智能食谱检索：优先调用 web_search 工具，以“可用食材清单”为核心关键词，查找可行菜谱。
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3.多维度评估与排序：从营养价值和制作难度两个维度对检索到的候选食谱进行量化打分，并根据得分排序，制作简单且营养丰富的排名靠前。
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4.结构化方案输出：把排序后的食谱整理为一份结构清晰的建议报告，要包含食谱信息、得分、推荐理由、食谱的参考图片，帮助用户快速做出决策。
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请严格按照流程，优先调用 web_search 工具搜索食谱，搜索不到的情况下才能自己发挥。
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"""
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```
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  提示词作为agent的参数传递：
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```python
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agent = create_agent(model=model, system_prompt=system_prompt)
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```
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# 五、工具
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  一个完整的Agent至少要包含两个关键的部分：
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- 模型：是Agent的大脑，负责推理、分析，规划任务步骤
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- 工具：是Agent的手脚，负责执行任务，与外界交互
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  例如使用专门用于给Agent提供Web搜索的工具：Tavily
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```python
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# 初始化工具，并设置参数，具体参数设置参考官网
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tool = TavilySearch(
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tavily_api_key=key,
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max_results=5,
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topic="general"
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)
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# 创建智能体，使用预定义工具tavily
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agent = create_agent(
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model=model,
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tools=[tool],
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system_prompt=system_prompt
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)
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```
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::: tip
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tavily_api_key可以通过访问官网免费获取。
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:::
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# 六、记忆
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  LangChain也提供了很多持久化存储的checkpointer，例如：
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- SqlLiteSaver ：基于sqlite存储
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- PostgresSaver ：基于Postgres存储
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- CosmosDBSaver ：使用Azure Cosmos DB的实现
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## 6.1 SqlLiteSaver
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### 6.1.1 初始化
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```python
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# 初始化checkpointer
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checkpointer = SqliteSaver(sqlite3.connect("checkpoint.db", check_same_thread=False))
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# 自动建表
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checkpointer.setup()
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```
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### 6.1.2 配置
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```python
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# 创建agent
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agent = create_agent(
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model=model,
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checkpointer=checkpointer,
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)
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agent.stream({"messages": [message]},
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{"configurable": {"thread_id": thread_id}},
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stream_mode="messages"
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):
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```
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  调用模型的时候需要传递`thread_id`。
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::: tip
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通常还需要构建一个`用户-问题标题`的数据库，方便查询用户的所有历史回答。
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问题标题可以再调一次模型总结。
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:::
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# 七、实战
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## 7.1 后端
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```python
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async def query_agent(request: ChatRequest):
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try:
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message = HumanMessage(content=request.message)
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# 流式调用Agent
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for chunk, metadata in agent.stream(
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{"messages": [message]},
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{"configurable": {"thread_id": request.thread_id}},
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stream_mode="messages"
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):
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if isinstance(chunk, AIMessageChunk) and chunk.content:
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yield chunk.content
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# 总结对话标题并保存
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if not exists_session(request.thread_id, request.username):
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title = generate_title(get_messages(request.thread_id))
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save_session(request.thread_id, request.username, title)
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except Exception as e:
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print(f"\n[错误]: {str(e)}")
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yield "信息检索失败，请重新输入问题提问"
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@router.post("/chat/stream")
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async def chat_endpoint(request: ChatRequest):
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"""流式对话"""
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return StreamingResponse(
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query_agent(request),
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||
media_type="text/event-stream"
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||
)
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```
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||
## 7.2 前端
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```typescript
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const sendMessage = async () => {
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try {
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const response = await fetch(
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"/chief-agent-api/chat/stream",
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||
{
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||
method: "POST",
|
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headers: { "Content-Type": "application/json" },
|
||
body: JSON.stringify(message)
|
||
}
|
||
);
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||
const reader = response.body!.getReader();
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const decoder = new TextDecoder("utf-8");
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||
let aiText = "";
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while (true) {
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const { value, done } = await reader.read();
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if (done) break;
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aiText += decoder.decode(value, { stream: true });
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}
|
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} finally {
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loading = false;
|
||
}
|
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};
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||
```
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