【LangChain编程：从入门到实践】自定义代理工具

最新推荐文章于 2025-03-24 17:21:17 发布
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【LangChain编程：从入门到实践】自定义代理工具

1. 背景介绍

1.1 什么是LangChain?

LangChain是一个强大的Python库,旨在构建可扩展的应用程序,以利用大型语言模型(LLM)的能力。它提供了一种模块化和可组合的方式来构建这些应用程序,允许开发人员专注于应用程序逻辑,而不必过多关注底层基础设施。

LangChain的核心思想是将LLM视为一种新型计算范式,类似于我们如何看待CPU。就像我们可以编写程序来利用CPU执行各种任务一样,我们现在可以编写"程序"来利用LLM的能力,执行各种任务,如问答、文本生成、总结等。

1.2 为什么需要自定义代理工具?

虽然LangChain提供了许多开箱即用的功能,但在许多实际应用场景中,我们可能需要定制化的代理工具来满足特定的需求。自定义代理工具可以让我们:

  1. 定制化交互: 根据特定的应用场景,我们可以定制代理工具的输入/输出格式、对话风格等,以提供更好的用户体验。

  2. 集成外部数据源: 我们可以将代理工具与外部数据源(如数据库、API等)集成,以利用这些数据源的信息来增强代理工具的能力。

  3. 添加特定领域知识: 通过注入特定领域的知识,我们可以构建出专门的代理工具,以更好地处理该领域的任务。<

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构建LangChain应用程序的示例代码：19、自定义多动作代理教程（Custom multi-action agent）
Hugo的博客
06-06 448
本文介绍了如何创建一个自定义的多动作代理，包括定义工具和代理类。通过示例代码，我们展示了如何使用来执行代理操作，并运行一个简单的查询。代码中包含了对每个部分的详细注释，以便更好地理解每个步骤的功能和目的。自定义代理可以扩展和适应各种不同的应用场景，通过组合不同的工具来实现复杂的任务。
LangChain开发（八）自定义工具调用
Java全栈开发者
03-26 1493
在构建代理时，需要为其提供一个Tool列表，以便代理可以使用这些工具。除了实际调用的函数之外，Tool属性类型描述namestr在提供给LLM或代理的工具集必须是唯一的str描述工具的功能。LLM或代理将使用此描述作为上下文。可选但建议， 可用于提供更多信息（例如，few_shot示例）或验证预期参数boolean仅对代理相关。当为True时，在调用给定工具后，代理将停止并将结果返回给用户使用@tool装饰器 ——定义自定义工具的最简单方式。
Langchain 自定义工具和内置工具
AI大模型/Python/Java/MySQL技术栈，快来和我一起学习吧 ~
03-24 827
首先，确保你已经安装了所需的库： 2. 创建 SQL 查询工具 我们将创建一个自定义的 SQL 查询工具，该工具可以执行 SQL 查询并返回结果。这里我们使用 SQLite 数据库作为示例。 2.2 初始化工具 3. 创建自然语言到 SQL 的转换工具 我们将使用一个简单的自然语言处理库（如 ）来将自然语言文本转换为 SQL 查询。 3.2 定义转换工具类 3.3 初始化转换工具 4. 创建 LangChain 环境 我们将创建一个 LangChain 环境，并将两个工具添加到其中。我们将使用 的
7-langchain自定义工具调用
03-11 906
在构建代理时，您需要为其提供一个 Tool 列表，以便代理可以使用这些工具。属性类型描述namestr在提供给LLM或代理的工具集中必须是唯一的。str描述工具的功能。LLM或代理将使用此描述作为上下文。可选但建议，可用于提供更多信息（例如，few-shot 示例）或验证预期参数。boolean仅对代理相关。当为True时，在调用给定工具后，代理将停止并将结果直接返回给用户。
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AI天才研究院
05-30 783
【LangChain编程：从入门到实践】Chain接口 作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 1.1 LangChain的诞生与发展 LangChain是一个基于Python的框架,旨
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AI天才研究院
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LangChain实现自主代理（Autonomous Agents）
马超的博客
05-16 1294
自主代理（Autonomous Agents）是由人工智能驱动的程序，当给定目标时，它们能够为自己创建任务，完成任务，创建新任务，重新确定任务列表的优先级，完成新的顶级任务，循环（递归的思想）直到达到目标。可以给自主代理（Autonomous Agents）一个任务，比如发一个关于自主代理（Autonomous Agents）研究最新进展的邮件。
Langchain的学习心得--自定义工具（两种）
king_21e的博客
07-25 1124
当构建自己的代理时，您需要为其提供一组工具列表，代理可以使用这些工具。除了调用的实际函数之外，工具由几个组件组成：name（str），是必需的，并且在提供给代理的工具集中必须是唯一的description（str），是可选的但建议的，因为代理使用它来确定工具的使用方式return_direct（bool），默认为 Falseargs_schema（Pydantic BaseModel），是可选的但建议的，可以用于提供更多信息（例如，few-shot 示例）或用于验证预期参数。
Langchain自定义Tool的三种方式
weixin_48707135的博客
04-15 5812
在构建你自己的智能体（Agent)时，你会需要提供一系列供它使用的工具（Tools)。除了被调用的函数，Tool还由以下部分组成接下来，我会以一个谷歌搜索工具来演示如何自定义Tool。
LangChain入门(八)-自定义agent中所使用的工具
Good Luck
05-05 3491
比如 Calculator 在描述里面写到，如果你问关于数学的问题就用他这个工具。我们就可以在上面的执行过程中看到，他在我们请求的 prompt 中数学的部分，就选用了Calculator 这个工具进行计算。自定义工具里面有个比较有意思的地方，使用哪个工具的权重是靠。来实现的，和我们之前编程靠数值来控制权重完全不同。
如何在LangChain中创建自定义工具
fGVBSAbe的博客
01-20 587
LangChain是一个灵活的框架，支持自然语言处理应用的开发，尤其是那些需要结合多个工具和流程的应用。在LangChain中，工具是帮助语言模型（LLM）或智能代理执行特定任务的基本构件。通过创建自定义工具，可以使代理更有效地完成特定的任务。
LangChain神器：只需五步，就能构建自定义知识聊天机器人
ytt0523_com的博客
07-08 983
前言你可能听说过，最近几个月出现了很多人工智能的应用程序。你可能也在用一些这样的应用。比如和AI这些AI工具，它们可以帮我们省去很多麻烦，我们不用再翻来覆去地看文档，就能找到想要的答案。它们让AI为我们做了很多工作。那么，开发这些工具的人是怎么做到的呢？其实，他们都用了一个叫的开源框架。在这篇文章里，我会告诉你LangChain是什么，以及它是怎么和OpenAI的API一起工作的，来创建这些很厉害的工具。同时，希望通过文本的介绍能给你带来一些灵感，让你也想出自己的创意。OK，我们开始吧！
【带你 langchain 双排系列教程】7. LangChain自定义工具调用实战指南
u013257767的博客
02-23 684
完整项目代码包含更多高级功能实现，已发布于GitHub（示例仓库地址）。建议通过实际业务需求驱动工具开发，持续优化工具生态。工具（Tools）是LangChain的核心扩展机制，就像给智能系统装上瑞士军刀。通过本文的实践，我们不仅掌握了自定义工具的开发技巧，还学习了企业级应用的最佳实践。
打造高效的AI工具：使用LangChain构建自定义工具指南
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通过有效地使用LangChain工具，你可以显著提升AI系统的可复用性和扩展性。LangChain官方文档Pydantic文档Python异步编程指南。
langchain入门java
最新发布
04-01
### LangChain Java 入门教程与示例代码 LangChain 是一种用于构建大型语言模型（LLM）应用的强大框架，而 `langchain-java` 则是其针对 Java 开发者的实现版本。以下是基于提供的参考资料以及专业知识整理的内容。 #### 什么是 LangChain-Java？ LangChain-Java 提供了一种方式，使得开发者可以通过 Java 编程语言轻松集成和操作 LLM 模型[^1]。它不仅支持大数据处理能力，还提供了灵活的工作流设计工具，方便开发人员自定义工作流逻辑。 --- #### 核心组件概述 在 LangChain 的生态系统中，存在几个重要的核心组件，这些组件共同构成了完整的功能链条： 1. **Data Type**: 定义输入数据的形式，例如消息、文档或其他结构化数据。 2. **Prompt Templates**: 配置提示模板以便于引导 LLM 输出特定形式的结果。 3. **LLM Model / ChatModel**: 大规模预训练的语言模型或对话模型，负责实际生成自然语言响应[^3]。 通过将上述三个部分结合起来形成所谓的 `LLMChain`，从而实现了端到端的应用程序创建流程。 --- #### 示例代码：使用 LangChain-Java 构建简单工作流 下面提供了一个简单的例子来演示如何初始化并运行一个基本的 LangChain 工作流。此案例假设已经安装好了必要的依赖库，并连接到了某个可用的大语言模型服务上。 ```java import com.langchain.core.LangChain; import com.langchain.data.Messages; import com.langchain.workflow.WorkflowBuilder; public class Main { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建一个新的工作流实例 var workflow = new WorkflowBuilder<>() .withDataType(new Messages()) // 设置数据类型为消息列表 .build(); // 添加一些初始的消息作为上下文 workflow.addMessage("你好！"); workflow.addMessage("今天天气怎么样？"); // 调用远程的服务获取回复 String response = LangChain.execute(workflow); System.out.println("AI的回答：" + response); } } ``` 以上代码片段展示了如何设置一个基础的工作流对象，并向其中注入几条测试性的用户提问信息。随后调用了静态方法 `execute()` 来触发整个链路执行，并最终打印出了来自 AI 的反馈结果[^2]。 --- #### 微调与高级特性简介 对于更复杂的场景需求而言，可能还需要涉及到对现有模型进行进一步调整优化的过程。如下图所示描述了从原始大规模文本数据集出发直至完成具体业务适配之间的各个阶段关系[^4]: ![Process Diagram](https://example.com/process-diagram.png) > 注：由于无法直接嵌入图片资源链接，请访问官方文档查看完整版架构说明图表。 ---
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