本文详细介绍了如何使用当下热门的LangChain框架构建一个能够思考、决策并使用外部工具的AI Agent。文章解释了Agent与传统聊天机器人的区别，强调了Agent结合大语言模型（LLM）与工具（Tools）的强大能力，能够自主完成复杂任务。通过一个3分钟实战案例，演示了如何利用LangChain整合数学计算和网络搜索工具，构建一个能回答复杂问题的AI Agent。此外，文章还展望了Agent在自主代码生成与执行方面的潜力，预示着AI自动化时代已经来临，鼓励读者动手实践，构建自己的AI Agent。

💡 **AI Agent的核心在于“大脑”+“工具”**：与仅能提供信息的ChatGPT不同，AI Agent（智能体）结合了大语言模型（LLM）作为“大脑”来理解和思考，并能调用各种外部“工具”（如搜索引擎、计算器、API等）来执行具体任务，从而完成更复杂的指令，例如查询天气并预订车票。

🛠️ **LangChain是构建Agent的强大框架**：LangChain通过“链（Chain）”的概念，将LLM、外部工具和数据源有机地串联起来，极大地简化了构建Agent的过程。用户可以像搭积木一样，组合不同的模块来实现强大的AI功能。

🚀 **实战演示：3分钟构建数学与搜索Agent**：文章提供了一个实际操作指南，指导用户安装LangChain及相关库，初始化DeepSeek作为LLM，并加载“serpapi”（谷歌搜索）和“llm-math”（数学计算）工具。通过`initialize_agent`函数，可以快速创建一个能结合搜索和计算来回答“苹果CEO是谁？他年龄的5次方是多少？”这类问题的Agent，并展示了Agent的思考、行动和观察过程。

💻 **自主代码生成与执行的惊人潜力**：LangChain Agent的进阶应用包括自主生成和执行代码。例如，Agent可以根据需求编写Python脚本来获取股票价格，并根据条件发送邮件提醒。更高级的Agent甚至能处理代码执行错误，并尝试生成修复代码，这使得Agent在数据分析、自动化测试等领域具有巨大的应用前景，极大提升工作效率。

手把手教你用当下最火的 LangChain 框架，构建一个能思考、会决策、还能使用工具的 AI Agent。从入门到实战，一篇文章让你彻底搞懂！

还在惊叹于 ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等大模型的强大吗？是不是也想拥有一个专属于你，能帮你自动处理任务的“AI 伙伴”？

今天，我就要给大家介绍一个“王炸级”的开源框架—— LangChain！有了它，你就能轻松构建出比普通聊天机器人更聪明、更强大的 AI 智能体（Agent） 。

废话不多说，让我们直接进入正题！

到底什么是 Agent？

你可能会问，Agent 和我们平时玩的 ChatGPT 有什么区别？

简单来说，你可以把 ChatGPT 看作一个知识渊博的“大脑”。你问它答，但它不能自己“动手”去做事。

而 Agent = 大脑 (大语言模型) + 工具 (Tools) 。

它不仅能思考和理解你的指令，还能像人一样，自主地决定使用各种工具（比如谷歌搜索、计算器、代码执行器、甚至是各种软件的 API）来完成更复杂的任务。

想象一下，你只需要告诉它一个目标，比如“帮我查一下明天去上海的天气，然后预订一张最便宜的高铁票”，它就能自己上网查天气、比对票价、最后完成订票。

酷不酷？这就是 Agent 的魔力！

LangChain：构建 Agent 的“瑞士军刀”

LangChain 就是一个能让你轻松“组装”出自己 Agent 的强大框架。它把与大语言模型（LLM）交互的复杂过程都封装好了，你只需要像搭积木一样，把不同的模块组合起来，就能实现强大的功能。

LangChain 的核心思想就是“链（Chain）”，它能将语言模型、外部工具、数据源等有机地串联起来，协同工作。

实战演练：3分钟构建你的第一个 Agent

光说不练假把式！我们现在就来动手，用 LangChain 构建一个能进行数学计算和网络搜索的简单 Agent。

第一步：环境准备

首先，你需要在你的 Python 环境里安装 LangChain 和一些必要的库。

pip install langchain langchain-deepseek google-search-results

同时，你还需要一个 DeepSeek 的 API 密钥，以及一个 SerpApi 的密钥（用于谷歌搜索）。

第二步：定义你的“大脑”和“工具箱”

from langchain_deepseek import ChatDeepSeekfrom langchain.agents import load_tools, initialize_agent, AgentType# 初始化你的“大脑” (LLM)llm = ChatDeepSeek(temperature=0, model="deepseek-chat") # temperature=0 表示更精确、更稳定的输出# 准备你的“工具箱”# llm-math 是一个数学工具，serpapi 是一个搜索工具tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)

第三步：创建并启动 Agent！

# 初始化 Agent，告诉它用哪个大脑、哪些工具# AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 指的是一种标准的、最常用的 Agent 类型agent = initialize_agent(    tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)# 向 Agent 下达指令！agent.run("目前苹果公司的CEO是谁？他今年的年龄的5次方是多少？")

当你运行这段代码时，你会看到 Agent 是如何“思考”的：

思考：我需要先找出苹果公司的 CEO 是谁。行动：使用搜索工具（serpapi）搜索 "苹果公司现任CEO是谁"。观察：搜索结果是 “Tim Cook”。思考：我需要知道 Tim Cook 的年龄。行动：使用搜索工具搜索 "Tim Cook 年龄"。观察：搜索结果显示他现在是 64 岁（到2025年）。思考：我需要计算 64 的 5 次方。行动：使用数学工具（llm-math）计算 64^5。观察：计算结果是 1073741824。

看到了吗？Agent 通过一步步的思考、选择工具、执行、观察结果，最终完美地解决了这个需要结合搜索和计算的复杂问题！

真实世界的“超级 Agent”：自主代码生成与执行

上面的例子只是开胃小菜。LangChain Agent 的真正威力在于处理更开放、更复杂的现实世界任务。

一个非常惊艳的案例就是 自主代码生成与执行。

想象一下，你可以给 Agent 一个开发需求，比如：

“帮我写一个 Python 脚本，获取特斯拉公司最新的股价，如果股价高于 200 美元，就发送一封邮件到 a@b.com 提醒我。”

一个更高级的 Agent（例如使用了 LangChain 的 PythonAstREPLTool 工具）可以做到：

分解任务：理解需要获取股价和发送邮件两个核心功能。编写代码：自主编写 Python 代码，使用 yfinance 库获取股价，使用 smtplib 库发送邮件。执行与调试：在安全的执行环境中运行代码。如果代码出错（比如库没安装），它甚至会尝试生成修复代码（例如 pip install yfinance）并再次执行！完成任务：成功获取股价，并根据条件判断是否发送邮件。

这已经非常接近一个初级程序员的工作流了！将这种能力应用到数据分析、自动化测试、日常办公等领域，能极大地提升我们的工作效率。

未来已来，你准备好了吗？

LangChain 和 AI Agent 的出现，正在开启一个全新的“AI 自动化”时代。从处理个人待办事项，到自动化企业复杂的工作流，其潜力是无穷的。

今天这篇文章只是一个起点，希望能为你打开一扇通往新世界的大门。如果你对 AI、对自动化、对未来充满好奇，那么 LangChain 绝对是你不能错过的利器。

快快动手，构建属于你自己的第一个 AI Agent 吧！