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本快速入门将带你在几分钟内从简单配置搭建出一个功能完整的 AI 代理。
LangChain 文档 MCP 服务器如果你正在使用 AI 编程助手或 IDE(如 Claude Code 或 Cursor),建议安装 LangChain 文档 MCP 服务器以充分发挥其功能。这能确保你的代理始终访问到最新的 LangChain 文档和示例。

前提条件

在这些示例中,你需要:
  • 安装 LangChain 包
  • 注册 Claude (Anthropic) 账号并获取 API 密钥
  • 在终端中设置 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量
虽然这些示例使用 Claude,但你也可以通过修改代码中的模型名称并配置相应的 API 密钥来使用任何受支持的模型

构建基础代理

首先创建一个能够回答问题和调用工具的简单代理。该代理将使用 Claude Sonnet 4.5 作为语言模型、一个基础天气函数作为工具,以及一个简单的提示词来引导其行为。
from langchain.agents import create_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"

agent = create_agent(
    model="claude-sonnet-4-6",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

# Run the agent
agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather in sf"}]}
)
要了解如何使用 LangSmith 追踪你的代理,请参阅 LangSmith 文档

构建实用代理

接下来,构建一个实用的天气预报代理,展示关键的生产概念:
  1. 详细的系统提示词,以改善代理行为
  2. 创建工具,与外部数据集成
  3. 模型配置,以获得一致的响应
  4. 结构化输出,以获得可预期的结果
  5. 对话记忆,实现类似聊天的交互
  6. 创建并运行代理,测试完整功能
下面逐步介绍每个步骤:
1

定义系统提示词

系统提示词定义了代理的角色和行为。保持具体且可操作:
SYSTEM_PROMPT = """You are an expert weather forecaster, who speaks in puns.

You have access to two tools:

- get_weather_for_location: use this to get the weather for a specific location
- get_user_location: use this to get the user's location

If a user asks you for the weather, make sure you know the location. If you can tell from the question that they mean wherever they are, use the get_user_location tool to find their location."""
2

创建工具

工具让模型通过调用你定义的函数与外部系统交互。工具可以依赖运行时上下文,也可以与代理记忆进行交互。注意下面 get_user_location 工具如何使用运行时上下文:
from dataclasses import dataclass
from langchain.tools import tool, ToolRuntime

@tool
def get_weather_for_location(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"

@dataclass
class Context:
    """Custom runtime context schema."""
    user_id: str

@tool
def get_user_location(runtime: ToolRuntime[Context]) -> str:
    """Retrieve user information based on user ID."""
    user_id = runtime.context.user_id
    return "Florida" if user_id == "1" else "SF"
工具应该有完善的文档:工具名称、描述和参数名称都会成为模型提示词的一部分。LangChain 的 @tool 装饰器添加元数据,并通过 ToolRuntime 参数启用运行时注入。
3

配置模型

根据你的使用场景,为语言模型设置合适的参数:
from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model(
    "claude-sonnet-4-6",
    temperature=0.5,
    timeout=10,
    max_tokens=1000
)
根据所选模型和提供商的不同,初始化参数可能有所差异;请参阅相应的参考页面了解详情。
4

定义响应格式

如果需要代理响应符合特定结构,可以选择性地定义结构化响应格式。
from dataclasses import dataclass

# We use a dataclass here, but Pydantic models are also supported.
@dataclass
class ResponseFormat:
    """Response schema for the agent."""
    # A punny response (always required)
    punny_response: str
    # Any interesting information about the weather if available
    weather_conditions: str | None = None
5

添加记忆

为代理添加记忆以在交互间维护状态。这使代理能够记住之前的对话和上下文。
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

checkpointer = InMemorySaver()
在生产环境中,请使用将消息历史保存到数据库的持久化检查点器。更多详情请参阅添加和管理记忆
6

创建并运行代理

现在将所有组件组装成代理并运行!
from langchain.agents.structured_output import ToolStrategy

agent = create_agent(
    model=model,
    system_prompt=SYSTEM_PROMPT,
    tools=[get_user_location, get_weather_for_location],
    context_schema=Context,
    response_format=ToolStrategy(ResponseFormat),
    checkpointer=checkpointer
)

# `thread_id` is a unique identifier for a given conversation.
config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}

response = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "what is the weather outside?"}]},
    config=config,
    context=Context(user_id="1")
)

print(response['structured_response'])
# ResponseFormat(
#     punny_response="Florida is still having a 'sun-derful' day! The sunshine is playing 'ray-dio' hits all day long! I'd say it's the perfect weather for some 'solar-bration'! If you were hoping for rain, I'm afraid that idea is all 'washed up' - the forecast remains 'clear-ly' brilliant!",
#     weather_conditions="It's always sunny in Florida!"
# )


# Note that we can continue the conversation using the same `thread_id`.
response = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "thank you!"}]},
    config=config,
    context=Context(user_id="1")
)

print(response['structured_response'])
# ResponseFormat(
#     punny_response="You're 'thund-erfully' welcome! It's always a 'breeze' to help you stay 'current' with the weather. I'm just 'cloud'-ing around waiting to 'shower' you with more forecasts whenever you need them. Have a 'sun-sational' day in the Florida sunshine!",
#     weather_conditions=None
# )
要了解如何使用 LangSmith 追踪你的代理,请参阅 LangSmith 文档
恭喜!你现在拥有了一个能够:
  • 理解上下文并记住对话内容
  • 智能使用多种工具
  • 以一致的格式提供结构化响应
  • 通过上下文处理用户特定信息
  • 在交互间维护对话状态
的 AI 代理。