赋AI以双手——谈LangChain使用经验

依旧引言

近年来，人工智能（Artificial Intelligence）领域随着科技进步得到了大跃进式的发展，从科学研究到走进生活，AI只用了几年功夫便已在人们的生活中无处不在。AI的自然语言处理使人类能用他们的语言与AI无障碍地交流；计算机视觉广泛用于人脸识别、自动驾驶等领域；最近爆火的sora2以及seedance2.0更是通过提示词生成视频实现了大多数人心中的构想…可以说，AI给我们的生活带来了极大的便利，但是这样的便利还远远不够，如果只是简单地与语言模型进行对话，它也许会解答你心中的困惑，但它不会主动去帮你解决任何难题，那么如何让它帮你解决问题完成任务呢？智能体就在这里发挥了作用。

许多人都会把人工智能（AI）和智能体（AI Agent）的概念混淆，但实际上智能体是人工智能领域的一种高级应用形式和实体化表现，简单来说AI就是机器的大脑，而智能体便赋予了AI这颗大脑可以控制的肢体、眼睛等器官，通过控制这些器官，AI便可以帮助人们完成任务（比如让AI给你在服务器上部署个服务），而不再仅限于给你出出主意。

LangChain就是这样一个智能体框架，它上手门槛低而且功能强大，在2022年刚出世的时候GitHub上的star数便直线飙升。LangChain的创始人Harrison Chase当初只是在他业余的时间搓了约800行代码来实现一个连接大语言模型和外部工具的个人项目，结果在GitHub上直接爆火，一发不可收拾。此外，LangChain诞生的时间还早于ChatGPT正式发布之前（令我感慨其眼光之毒辣）。LangChain这个框架我已久仰大名，于是在某个风和日丽的下午，我点开了LangChain的官方文档，开始品鉴（

基本架构/流程

首先我们需要理清楚LangChain开发的流程。你现在需要从数据库中查询一个用户，你觉着这太麻烦了，于是你想交给AI去干。作为一个智能体，它的大脑是绝对不可缺少的，所以你需要通过调用某厂商的大模型作为这个智能体的大脑，拥有了语言大模型（LLM），你现在可以直接用提示词（prompt）与你的AI进行交流，当然它不会帮你做任何事，现在你需要做的就是让它调用工具（Tool）来查询数据库，这些工具会把结果返回给LLM，让LLM分析工具给出的结果，判断是否完成任务，如果没完成便判断是否要再次调用工具，如果它确定完成，那么它就会告诉你查询的结果。这就是智能体的一个简单的整体架构

这只是一个最简单的架构演示，实际上真实的项目情况要复杂得多，但是万变不离其宗

想了解更多可以访问LangChain的官方文档：LangChain

开始

让我们先下载LangChain的一些依赖

pip安装：

pip install -U LangChain LangChain-community LangChain-core langgraph

uv安装：

uv init
uv add -U LangChain LangChain-community LangChain-core langgraph

conda安装：

conda install -U LangChain LangChain-community LangChain-core langgraph

另外我们需要再安装个tools依赖，以后会用到：

uv add -U tools