基于LangChain的智能体开发实战

作者：CSDN博客
引言

在大语言模型（LLM）应用开发中，Agent（智能体）是实现复杂任务自动化的重要模式。本文将以一个真实场景的智能门控助手为例，演示如何通过LangChain框架构建具备多工具协调能力的Agent系统。完整代码已嵌入讲解，读者可结合实践加深理解。
一、场景与需求分析

假设我们需要开发一个家庭智能助手，核心功能包括：

​语音指令开门​（如"打开客厅的门"）

这要求Agent具备：

​自然语言理解：解析用户意图​工具路由选择：根据意图调用对应API​多工具协作：组合不同能力完成任务

二、代码实现解析

2.1 环境搭建

1. from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType
2. from langchain.chains import LLMMathChain
3. from langchain_community.chat_models import ChatZhipuAI
5. os.environ["ZHIPUAI_API_KEY"] = "xxx.xx"
7. # 初始化智谱AI大模型
8. llm = ChatZhipuAI(model="chatglm_turbo")
10. # 数学计算链
11. llm_math_chain = LLMMathChain(llm=llm, verbose=True)

复制代码

​关键点：

LLMMathChain封装数学计算能力ChatZhipuAI提供中文场景优化的大模型支持

2.2 硬件控制模拟


原文地址：https://blog.csdn.net/SunboyJohn690905084/article/details/145915908