构建智能代理：使用LangChain操作搜索引擎

构建智能代理：使用LangChain操作搜索引擎

引言

现代大模型（LLM）能够产生自然语言文本，但在采取具体行动方面仍显不足。为此，我们利用LangChain创建代理，这些代理将LLM作为推理引擎使用，以决定采取哪些行动和传递何种输入。本文将带领你一步步构建一个能与搜索引擎交互的智能代理。通过本指南，你将学会如何使你的代理调用搜索工具，并与之进行多轮对话。

主要内容

1. 代理的核心理念

代理（Agent）是一种系统，使用语言模型（LLM）作为推理引擎来决定应采取的行动和输入。代理可以调用工具来获取实时数据或执行特定任务，之后将结果反馈给LLM以决定是否需要进一步的行动。

2. 安装和设置环境

首先，请确保安装所需的软件包：

%pip install -U langchain-community langgraph langchain-anthropic tavily-python

我们建议使用Jupyter Notebook进行实验操作，因为其交互式环境便于观察和调试。
另外，你可能需要注册并设置LangSmith和Tavily的API密钥，这样可以记录追踪并访问Tavily搜索工具。

3. 定义和使用工具

在构建代理之前，我们需定义将要使用的工具：

from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

# 定义Tavily搜索工具
search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search