收藏必备：LangChain Agent自定义工具开发指南，从零构建专业数据分析助手

内置工具很好，但不够

上一篇我们用DuckDuckGo和计算器构建了第一个Agent，它能搜索网络、能做数学运算，看起来已经很强大了。但实际应用中，你会很快遇到瓶颈：

内置工具只能覆盖通用场景。如果你想让Agent调用公司内部的API、查询特定格式的数据库、执行业务相关的计算逻辑，内置工具就无能为力了。

真正让Agent变得实用的，是能够为它定制专属工具。

今天我们将学习：

• 如何把任意Python函数包装成Agent可用的工具
• 如何写出让Agent准确理解的工具描述
• 如何让多个工具协同工作完成复杂任务

通过一个实战案例——数据分析助手，我们将构建一个能够读取CSV文件、统计分析、生成图表的完整Agent。

自定义工具开发

在LangChain中，将一个Python函数变成工具只需要三个要素：

名称（name）：工具的标识符，简洁明确，Agent通过它来引用工具。

函数（func）：实际执行的Python函数，接收字符串输入，返回字符串输出。

描述（description）：这是最关键的，告诉Agent这个工具是做什么的、什么时候用、怎么用。

简单示例：温度转换工具

from langchain.agents import Tool

def celsius_to_fahrenheit(celsius_str: str) -> str:
    """将摄氏度转换为华氏度"""
    try:
        celsius = float(celsius_str)
        fahrenheit = celsius * 9/5 + 32
        return f"{celsius}°C 等于 {fahrenheit}°F"
    except ValueError:
        return "输入格式错误，请提供数字"

temperature_tool = Tool(
    name="温度转换器",
    func=celsius_to_fahrenheit,
    description="将摄氏度转换为华氏度。输入应该是一个数字，例如'25'或'30.5'。"
)
 

工具描述

工具描述决定了Agent能否正确使用这个工具。

说明功能和适用场景

不要只说"这是一个XX工具"，要说明它解决什么问题、在什么情况下应该使用。

差的描述：

description="数据分析工具"
 

好的描述：

description="用于计算CSV数据的统计指标（均值、中位数、标准差）。当用户询问数据的统计特征时使用。"
 

明确输入格式

Agent需要知道如何调用你的工具，输入格式越具体越好。

模糊的描述：

description="读取文件"
 

清晰的描述：

description="读取CSV文件内容。输入应该是文件路径，例如'data.csv'或'/path/to/file.csv'。"
 

说明输出内容

让Agent知道工具会返回什么，这样它能更好地规划下一步。

description="读取CSV文件并返回前5行数据的预览，以及列名和行数信息。输入格式：文件路径。"
 

处理边界情况

如果工具可能失败，在描述中提醒Agent。

description="查询数据库。输入格式：SQL语句。注意：如果查询失败会返回错误信息，请检查SQL语法。"
 

实战案例：数据分析助手

现在我们构建一个实用的Agent，配备三个工具来处理CSV数据分析任务。

# LangChain生态学习系列 - 自定义工具开发
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from langchain.agents import Tool, initialize_agent, AgentType
from langchain_openai import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# 工具1：读取CSV文件
def read_csv_file(filepath: str) -> str:
    """读取CSV文件并返回基本信息"""
    try:
        df = pd.read_csv(filepath.strip())
        info = f"文件读取成功！ "
        info += f"- 数据形状：{df.shape[0]}行 × {df.shape[1]}列 "
        info += f"- 列名：{', '.join(df.columns.tolist())}"
        info += f"- 前3行预览：{df.head(3).to_string()}"
        return info
    except Exception as e:
        return f"读取失败：{str(e)}"
csv_reader = Tool(
    name="CSV文件读取器",
    func=read_csv_file,
    description="读取CSV文件并显示基本信息（行列数、列名、数据预览）。输入格式：文件路径，例如'sales.csv'。"
)
# 工具2：统计分析
def calculate_statistics(params: str) -> str:
    """计算指定列的统计指标"""
    try:
        # 输入格式：filepath|column_name
        parts = params.strip().split('|')
        if len(parts) != 2:
            return "输入格式错误，应为：文件路径|列名"
        filepath, column = parts[0].strip(), parts[1].strip()
        df = pd.read_csv(filepath)
        if column not in df.columns:
            return f"列'{column}'不存在，可用列：{', '.join(df.columns)}"
        stats = df[column].describe()
        result = f"列'{column}'的统计信息： "
        result += f"- 数据量：{stats['count']:.0f}"
        result += f"- 均值：{stats['mean']:.2f}"
        result += f"- 标准差：{stats['std']:.2f}"
        result += f"- 最小值：{stats['min']:.2f}"
        result += f"- 最大值：{stats['max']:.2f}"
        return result
    except Exception as e:
        return f"计算失败：{str(e)}"
stats_calculator = Tool(
    name="统计计算器",
    func=calculate_statistics,
    description="计算CSV文件中指定列的统计指标（数量、均值、标准差、最小值、最大值）。输入格式：文件路径|列名，例如'sales.csv|金额'。"
)
# 工具3：生成图表
def create_chart(params: str) -> str:
    """生成数据可视化图表"""
    try:
        # 输入格式：filepath|column_name|chart_type
        parts = params.strip().split('|')
        if len(parts) < 2:
            return "输入格式错误，应为：文件路径|列名|图表类型（可选）"
        filepath = parts[0].strip()
        column = parts[1].strip()
        chart_type = parts[2].strip() if len(parts) > 2 else 'hist'
        df = pd.read_csv(filepath)
        if column not in df.columns:
            return f"列'{column}'不存在"
        plt.figure(figsize=(8, 5))
        if chart_type == 'hist':
            plt.hist(df[column].dropna(), bins=20, edgecolor='black')
            plt.title(f'{column}的分布')
            plt.xlabel(column)
            plt.ylabel('频数')
        else:
            df[column].plot(kind=chart_type)
            plt.title(f'{column}的{chart_type}图')
        output_path = f'chart_{column}.png'
        plt.savefig(output_path)
        plt.close()
        return f"图表已保存为'{output_path}'"
    except Exception as e:
        return f"生成图表失败：{str(e)}"
chart_generator = Tool(
    name="图表生成器",
    func=create_chart,
    description="为CSV数据生成可视化图表。输入格式：文件路径|列名|图表类型（hist/bar/line，默认为hist）。例如'sales.csv|销售额|hist'。"
)
# 创建数据分析Agent
tools = [csv_reader, stats_calculator, chart_generator]
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
analyst_agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
    max_iterations=5
)
# 测试场景
if __name__ == "__main__":
    # 假设有个sales.csv文件
    test_query = "分析sales.csv文件中的'销售额'列，计算统计指标并生成分布图"
    print(f" 任务：{test_query}")
    result = analyst_agent.invoke({"input": test_query})
    print(f" 执行结果：{result['output']}")
 

三个工具按照逻辑顺序被调用，Agent自己决定了执行顺序和参数传递。这就是工具链协作的威力。

集成现有工具库

除了自定义工具，LangChain还提供了丰富的内置工具。常用的包括：

搜索类工具：

• DuckDuckGoSearchRun：网络搜索
• WikipediaQueryRun：维基百科查询
• PubmedQueryRun：学术论文搜索

数据库工具：

• SQLDatabaseToolkit：SQL数据库操作
• VectorStoreQATool：向量数据库问答

文件处理工具：

• FileManagementToolkit：文件读写操作
• JSONToolkit：JSON数据处理

集成方式很简单：

from langchain.tools import WikipediaQueryRun
from langchain.utilities import WikipediaAPIWrapper

wikipedia = WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper())

wiki_tool = Tool(
    name="维基百科",
    func=wikipedia.run,
    description="搜索维基百科获取百科知识。输入应该是一个搜索词条，例如'人工智能'。"
)
 

你可以将自定义工具和内置工具混合使用，让Agent的能力更全面。

小结

现在你的Agent已经具备了丰富的工具箱，能处理搜索、计算、数据分析等各种任务。但它仍然是线性的、无状态的——每次执行完就忘记了。如果你想构建更复杂的应用，比如一个能记住中间状态、可以循环执行、支持条件分支的工作流，就需要LangGraph了。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

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