基于LangChain构建安全Agent应用实践（含代码）

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原创最新推荐文章于 2026-09-02 15:55:16 发布 1.4k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

AI基础入门（应用开发篇）——用LangChain实现一个Agent 本文介绍了基于LangChain框架实现的Agent系统。通过代码示例展示了如何定义工具函数（如计算和查询水果单价），并使用@tool装饰器将其转换为Agent可调用的工具。重点解析了ReAct Agent的提示词模板设计，其中包含工具信息、思考过程和执行步骤。最后说明了如何将模型、工具和提示词组装成可执行的Agent，并通过AgentExecutor实现循环执行机制。整个系统实现了问答过程中动态调用工具并逐步推理的功能。阅读详情

概述：本文基于langchain和Cyber Security Breaches数据集构建Agent，并基于该Agent实现了数据分析、趋势图输出、预测攻击态势三个功能，最后给出Agent在安全领域应用的三点启示。

前提：

1、拥有openai API KEY；（需付费）

2、熟悉Google colab 环境；（T4显卡可免费使用12个小时）

3、下载好数据集。

一、选定数据集

数据集的选择是根据我们想要做的事情定的，基于我们的目标事件，去HG上寻找是否有相关数据集。这里笔者想要分析网络安全漏洞影响，所以选择了“Cyber Security Breaches”数据集。

在这里插入图片描述

&&网络安全漏洞库Cyber Security Breaches

Cyber Security Breaches数据集，该数据集包含了各种有关网络安全漏洞的信息，如受影响组织的名称、国家、受影响人数、数据泄露类型等。用户可以通过该页面查看数据集的详细信息，并使用Hugging Face库进行数据集的访问和处理。页面提供了数据集的统计信息、示例数据和数据集字段的详细描述，帮助用户更好地了解数据集内容。

数据集地址：https://huggingface.co/datasets/schooly/Cyber-Security-Breaches/viewer

上传数据集：下载好Cyber Security Breaches到本地计算机后运行上传代码，并打印前面10行进行有原数据进行比对并确认无错误。


from google.colab import files

def load_csv_file():
#  """Loads a CSV file into a Pandas dataframe."""

  uploaded_file = files.upload()
  file_path = next(iter(uploaded_file))
  document = pd.read_csv(file_path)
  return document

if __name__ == "__main__":
  document = load_csv_file()
  #print(document)

在这里插入图片描述

二、基于langchian搭建agent

通常来说，基于langchain搭建agent主要包含定义代理类型、配置工具和语言模型，并根据需要将代理部署在应用程序中等步骤：以下是一个基于 LangChain 搭建基本 agent 的示例流程：

2.1、安装依赖

确保安装了 LangChain 和其他必要的依赖。

在这里插入图片描述

2.2、导入模块

导入 LangChain 的核心模块，包括代理、工具和语言模型。

在这里插入图片描述

2.3、定义语言模型

设置 OpenAI 的语言模型，比如 ChatOpenAI 或 OpenAI，并调整温度等参数来控制模型响应的创造性。

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2.4、配置工具

定义代理将使用的工具（Tool），这些工具可以包括搜索、数据库查询、文件读取等操作。
在这里插入图片描述

langchain常见工具举例，本文将使用到PandasDataFrame工具进行数据分析。

函数名称	说明	使用场景举例
`SearchTool`	一个简单的搜索工具，允许通过查询访问网络信息。	用户询问最新的科技新闻，代理使用搜索工具提供最新的信息。
`Wikipedia`	从维基百科提取信息的工具，可以用于快速获取知识性内容。	用户询问某个历史事件，代理调用维基百科工具提供相关信息。
`PandasDataFrame`	处理和分析 Pandas DataFrame 的工具，支持数据操作。	用户请求对某数据集进行统计分析，代理使用 Pandas 工具执行操作。
`Calculator`	基本计算器工具，用于执行数学计算。	用户询问复杂的数学问题，如积分或代数，代理调用计算器工具进行计算。
`WebScraper`	网页抓取工具，用于从网页中提取数据。	用户希望获取某个电商网站的产品价格信息，代理使用网页抓取工具提取数据。
`FileReader`	读取文件内容的工具，如文本文件或 CSV 文件。	用户上传文件并请求数据分析，代理使用文件读取工具加载数据。
`ChatTool`	处理对话的工具，用于与用户进行交互。	用户与代理进行问答，代理调用对话工具生成自然语言响应。
`OpenAIFunctions`	调用 OpenAI API 的工具，进行自然语言处理和生成。	用户请求生成一篇文章，代理调用 OpenAI 函数生成文本内容。

2.5、初始化代理

使用 initialize_agent 函数创建代理，指定类型、工具和语言模型。

在这里插入图片描述

2.6、使用代理

一旦代理配置完成，便可以用自然语言向代理发送请求，并获取相应的响应。

在这里插入图片描述

常用代理类型

- Zero-Shot React：适用于直接响应的代理，主要用于简单的 Q&A。
- Self-Ask with Search：将复杂问题分解成简单问题，并使用搜索工具查找答案。
- React Docstore：适合访问和查询文档库数据的代理类型。

扩展功能
你可以根据需求添加更多工具，或使用特定的代理类型来处理特定任务，比如 Structured Chat 用于多输入工具或复杂聊天对话。

代理的应用场景
可以将构建的代理用于各种应用场景，包括智能客服、数据分析助手、文档检索工具等。

https://carta.blog.youkuaiyun.com/article/details/143366461?spm=1001.2014.3001.5502

三、智能体应用

3.1、创建Agent

基于langchain框架导入模块并创建数据框agent，通过 create_pandas_dataframe_agent 函数，创建了一个 Pandas 数据框代理 sm_ds_OAI。该代理会与 OpenAI 的模型结合，能够接受自然语言的指令来分析和查询 document 中的数据，实现智能的数据处理和分析


# 导入模块
from langchain.agents.agent_types import AgentType  #导入 AgentType 枚举，用于指定代理类型。

from langchain_experimental.agents.agent_toolkits import create_pandas_dataframe_agent 
#从实验模块中导入 create_pandas_dataframe_agent 函数，这个函数允许我们创建一个 Pandas DataFrame 的智能代理。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_openai import OpenAI

#创建数据框代理
sm_ds_OAI = create_pandas_dataframe_agent(
    OpenAI(temperature=0),
    document,
    verbose=True
)

3.2、实践一：分析总结

使用sm_ds_OAI.invok（）进行数据分析，invok是Langchain中向智能体发送自然语言指令的方法，它允许agent根据这些指令执行相关任务并返回结果，具体功能包括任务调度、自然语言执行、支持多种工具调用和生成响应。

sm_ds_OAI.invoke("请分析此数据，并用大约 100 字的中文简要说明。请将分析过程的标记，如'Thought'和'Action'替换为'思考'和'执行'")

在 LangChain 中，有多个方法可以用于执行不同任务。下面是一些常见的方法，包括说明、使用场景和 Python 调用示例：

函数名称	说明	使用场景举例	函数调用示例
`invoke`	发送指令到代理，自动匹配工具或模型执行任务，并返回结果。	进行数据分析、生成报告、回答问题等任务	`agent.invoke("Describe the dataset")`
`run`	类似于 `invoke`，但通常用于快速执行单步指令，适合简单任务。	用户请求快速问题回答，如“今天的天气如何？”	`agent.run("What is the weather today?")`
`add_tool`	动态添加工具到代理中，使代理在调用时可以使用新工具。	用户希望添加一个新的搜索工具，以增强代理的能力	`agent.add_tool(search_tool)`
`get_tools`	获取当前代理中的所有可用工具，便于了解代理的能力范围。	用户希望查看代理具备哪些工具来完成特定任务	`agent.get_tools()`
`set_verbose`	设置代理的详细模式，显示执行过程的详细信息，有助于调试。	在调试过程中查看代理调用的每个步骤和输出细节	`agent.set_verbose(True)`
`clear_memory`	清除代理的临时记忆，适用于多轮对话中重置上下文的情况。	用户在会话中想从头开始交谈，以避免前面内容的干扰	`agent.clear_memory()`
`initialize_agent`	初始化代理，配置语言模型、工具等资源，用于设置代理环境。	初始化代理的配置，如加载数据处理工具和模型	`initialize_agent(tools, llm)`

运行上面的语言后，Agent开始运行，可以看到经过九步思考与执行后，agent给出了最终的分析结论。

> Finished chain.
{'input': "请分析此数据，并用大约 100 字的中文简要说明。请将分析过程的标记，如'Thought'和'Action'替换为'思考'和'执行'",
 'output': '根据对该数据的分析，可以发现该数据集包含1055条记录，涉及到不同州的医疗机构发生的违规事件。其中，受影响人数最多的州是加利福尼亚州，受影响人数最少的州是阿拉斯加州。同时，通过散点图可以发现，随着年份的增加，受影响人数也呈现增加的趋势。此外，还发现数据中存在大量缺失值，需要进一步处理。'}

在这里插入图片描述

Entering new AgentExecutor chain…一步	Thought: 我需要使用pandas来分析这个数据Action: python_repl_astAction Input: import pandas as pdObservation:
两步	Thought: 我需要将数据读取到一个pandas dataframe中Action: python_repl_astAction Input: df = pd.read_csv(‘data.csv’)Observation:
三步	Thought: 我需要先将数据文件下载到本地Action: 下载数据文件Action Input: data.csvObservation:
四步	Thought: 我需要使用pandas的head()函数来查看数据的前几行Action: python_repl_astAction Input: print(df.head())Observation:
五步	Thought: 我需要对数据进行简单的描述性统计分析Action: python_repl_astAction Input: df.describe()Observation:
六步	Thought: 我需要对数据进行更深入的分析，比如查看缺失值和数据类型Action: python_repl_astAction Input: df.info()
七步	Thought: 我需要对数据进行可视化分析，比如绘制柱状图来查看不同州的数据数量 Action: python_repl_astAction Input: df[‘State’].value_counts().plot(kind=‘bar’)Observation: Axes(0.125,0.11;0.775x0.77)Observation: Axes(0.125,0.11;0.775x0.77)
八步	Thought: 我需要对数据进行更深入的可视化分析，比如绘制散点图来查看受影响人数和年份的关系 Action: python_repl_ast Action Input: df.plot.scatter(x=‘year’, y=‘Individuals_Affected’) Observation: Axes(0.125,0.11;0.775x0.77)
九步	Thought: 我现在知道了数据的大致情况，可以开始撰写分析报告了Final Answer: 根据对该数据的分析，可以发现该数据集包含1055条记录，涉及到不同州的医疗机构发生的违规事件。其中，受影响人数最多的州是加利福尼亚州，受影响人数最少的州是阿拉斯加州。同时，通过散点图可以发现，随着年份的增加，受影响人数也呈现增加的趋势。此外，还发现数据中存在大量缺失值，需要进一步处理。
Finished chain.	{‘input’: “请分析此数据，并用大约 100 字的中文简要说明。请将分析过程的标记，如’Thought’和’Action’替换为’思考’和’执行’”,‘output’: ‘根据对该数据的分析，可以发现该数据集包含1055条记录，涉及到不同州的医疗机构发生的违规事件。其中，受影响人数最多的州是加利福尼亚州，受影响人数最少的州是阿拉斯加州。同时，通过散点图可以发现，随着年份的增加，受影响人数也呈现增加的趋势。此外，还发现数据中存在大量缺失值，需要进一步处理。’}

备注：因为Observation数据较多，为节省空间，前面几步的内容不再文章内呈现。

此处想到这个画面应该不过分吧

在这里插入图片描述

图片来源：https://www.youtube.com/watch?v=zt9Oh_RZ5KU

3.3、实践二：趋势图输出

在讲langchain中的invoke方法时有提到，run方法通常用于快速执行单步指令，适合简单任务。实践二基于run（）实现趋势图的绘制。

sm_ds_OAI.run(“画一条体现整体安全的趋势图”)

在这里插入图片描述

3.4、实践三：预测攻击态势

运行：

sm_ds_OAI.invoke("""选择一个预测模型来预测攻击态势。使用这种类型的模型来预测在加利福尼亚州未来3年的平均攻击次数和受影响的人数。output输出的内容翻译为中文。""")

输出结果：‘加利福尼亚州未来3年的平均攻击次数为536.27次，受影响的人数为41345.94人。’

在这里插入图片描述

四、安全应用启示

一、安全领域应用： 将 Cyber Security Breaches数据集替换为用户的网络安全攻击日志，那么基于智能体开展态势分析、威胁狩猎、攻击溯源、态势预测、数据统计等工作均成为可能。

二、数据安全： SOTA大模型效果虽然相对好，但是调用API方式存在数据安全的问题，国内政府、金融、能源等行业难以落地，本地部署安全领域垂直模型是一种可行路径。

三、价格昂贵： 即使能接受数据外传，调用API方式的花费依然是个天文数字，笔者大概观测了下，上文实践一运行一次0.2元，实践三运行一次0.3元，而且是基于gpt-3.5-turbo，如果换位GPT4-O，实时流量检测场景下，一个用户平均一天1亿条HTTP日志，一条HTTP按照1000Token计算，每天的费用上亿美元，如此看来实时检测通过调用SOTA大模型API是天方夜谭，不过在安全分析场景（如态势分析）可以考虑。

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

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一、AGI大模型系统学习路线

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二、AI大模型视频教程

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三、AI大模型各大学习书籍

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四、AI大模型各大场景实战案例

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五、结束语

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