6.langgraph创建agent代理并使用搜索工具

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在这篇教程中，我们将学习如何使用 LangGraph 和 LangChain 构建一个具有记忆功能的智能对话代理。这个代理能够使用搜索工具来回答问题，并保持对话的连续性。

在这篇教程中，我们将学习如何使用 LangGraph 和 LangChain 构建一个具有记忆功能的智能对话代理。这个代理能够使用搜索工具来回答问题，并保持对话的连续性。

1.获取搜索工具的apikey

登录搜索工具网站: https://tavily.com/，按提示生成api-key后有1000的免费调用额度。然后我们需要在python代码中设置环境变量 TAVILY_API_KEY为获取到的api-key。

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os.environ["TAVILY_API_KEY"] = "tvly-*****"

2.安装依赖

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pip install tavily-python langchain_community

3. 依赖导入

首先，我们需要导入必要的组件：

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from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

这些导入包括：

  • ChatOpenAI：OpenAI的聊天模型接口
  • TavilySearchResults：网络搜索工具
  • HumanMessage：用于构建人类消息的类
  • MemorySaver：用于保存对话历史的记忆组件
  • create_react_agent：用于创建 ReAct 范式的代理

4. 组件配置

4.1 设置语言模型

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model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

我们使用 OpenAI 的 GPT-4 模型作为代理的大脑。这个模型将负责理解用户输入并决定如何使用工具。

4.2 配置记忆系统

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memory = MemorySaver()

MemorySaver 组件允许代理记住之前的对话内容，这对于维持连贯的对话至关重要。

4.3 设置搜索工具

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search = TavilySearchResults(max_results=2)
tools = [search]

我们使用 Tavily 搜索工具，它能够：

  • 执行网络搜索
  • 返回最相关的前两个结果
  • 帮助代理获取最新信息

5. 创建智能代理

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agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)

create_react_agent 函数将所有组件组合成一个完整的代理系统：

  1. 使用指定的语言模型作为决策核心
  2. 集成搜索工具供代理使用
  3. 添加记忆系统来保存对话历史

6. 交互式对话实现

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config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}

while True:
    query = input("请输入问题:")
    for chunk in agent_executor.stream(
        {"messages": [HumanMessage(content=query)]}, config
    ):
        print(chunk)
        print("----")
    print('\n')

这段代码实现了：

  1. 创建一个持续的对话循环
  2. 接收用户输入的问题
  3. 使用流式输出显示代理的思考和回答过程
  4. 通过 thread_id 跟踪对话上下文

7.使用说明

使用这个智能代理系统时：

  1. 代理会实时显示其思考过程
  2. 可以问任何问题，代理会根据需要使用搜索工具
  3. 代理会记住之前的对话内容，可以进行连续的对话
  4. 如果需要退出对话，可以使用 Ctrl+C 终止程序

8.示例

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请输入问题:明天上海的天气如何？
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9.总结

通过这个教程，我们学习了如何：

  1. 使用 LangGraph 构建智能代理
  2. 集成大语言模型作为决策核心
  3. 添加实用工具扩展代理能力
  4. 实现记忆功能保持对话连续性

这个系统为构建更复杂的智能代理奠定了基础。你可以通过添加更多工具或自定义代理的行为来增强系统的功能。

10.完整代码

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from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 定义模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 定义记忆存储
memory = MemorySaver()

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

# 创建代理（使用模型、工具、记忆存储)
agent_executor = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)

# 使用代理进行聊天
config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}

while True:
    query = input("请输入问题:")
    for chunk in agent_executor.stream(
        {"messages": [HumanMessage(content=query)]}, config
    ):
        print(chunk)
        print("----")
    print('\n')