Langchain agent

### 关于LangChain Agent的概述

LangChain Agent是一种基于大型语言模型（LLM）构建的应用程序组件，旨在执行特定任务或一系列操作。通过集成不同的工具和技术，Agent能够处理复杂的工作流程并自动化多种业务逻辑[^1]。

### 初始化与配置Agent实例

对于最新版本中的初始化过程而言，推荐采用`AgentExecutor`类来创建和管理Agent对象。这不仅简化了设置步骤还提供了更灵活的功能选项：

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)

# 定义一些简单的工具函数作为示例
def search(query):
    return "search results"

tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=search,
        description="useful for when you need to answer questions about the world"
    )
]

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

此段代码展示了如何利用预定义好的工具列表以及选择合适的参数完成Agent Executor 的实例化工作[^2]。

### 设定Prompt模板

为了使Agent更好地理解用户的意图并给出恰当的回答，在设计对话系统时通常会涉及到定制化的提示语(Prompt)编写。这里提供了一个来自开源项目【hwchase17/structured-chat-agent】的具体实现方案供参考[^3]:

{
  "$schema": "./prompt-schema.json",
  "type": "object",
  "properties": {
    "input": {"type": "string"},
    "history": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "role": {"enum": ["human", "ai"]},
          "content": {"type": "string"}
        },
        "required": ["role", "content"]
      }
    }
  },
  "required": ["input"]
}

上述JSON结构描述了一种适用于聊天场景下的输入输出格式，其中包含了当前轮次的人机交互文本(`input`)以及过往交流记录(`history`)等字段信息。

### 实际应用场景举例说明

假设现在要开发一款智能客服机器人，那么就可以借助LangChain框架所提供的API接口和服务快速搭建起原型产品。比如针对客户提出的商品查询请求，可以通过调用搜索引擎API获取相关信息；而对于订单状态跟踪这类问题，则可以直接访问内部数据库获得最准确的结果反馈给用户。