基于现成大模型搭建智能体 Agent
常见流程
- 需求与场景规划：确定智能体用途，比如查天气、查维基资料、查 MySQL 业务数据，整理需要对接的所有外部能力，选定底层大模型 API / 本地开源模型。
- 设定约束规则：配置回答规范、数据查询权限、敏感数据拦截、输出格式，接入内容安全校验避免违规输出。
- 梳理任务链路：拆分完整工作步骤，区分纯对话、联网检索、向量知识库查询、SQL 数据库查询等不同分支逻辑。
- 开发各类可调用工具：
- 实时工具：Tavily 联网搜索工具；
- 知识库工具：网页 / 文档加载、文本切片、Embedding 向量模型、FAISS 向量库检索工具；
- 数据库工具：MySQL 连接驱动、SQL 自动生成 / 执行工具、查询结果格式化工具； 全部统一封装成 LangChain 标准工具格式。
- 整合全局工具集：把搜索、知识库、MySQL 数据库、文件读写等所有自定义工具放进统一工具列表，供大模型统一调用。
- 大模型绑定工具能力：接入 ChatOpenAI / 通义千问 / Llama 等基座模型，使用 bind_tools 绑定全部工具，让模型能自主判断该调用哪类工具。
- 配置 Agent 提示词与执行器：从 LangChain Hub 拉取通用工具调用提示模板，通过 create_tool_calling_agent 组装模型、工具、提示词，搭配 AgentExecutor 实现自动调度。
- 增加会话记忆模块：用 ChatMessageHistory+RunnableWithMessageHistory 做多会话隔离，保存多轮聊天上下文，支持多用户同时使用智能体。
- 多场景功能测试：分别测试联网提问、知识库专业问答、MySQL 数据表查询，校验工具调用准确性、数据读取正确性、回答完整度。
- 迭代优化调整：针对 SQL 查询报错、知识库检索不准、工具调用混乱等问题优化提示词、调整向量分段规则、限制危险 SQL 语句执行。
- 部署上线与运维：后端打包部署，增加日志监控工具调用成功率，定期更新知识库、数据库表结构同步适配智能体。
关键技术栈（通用兼容）
LangChain、各类大模型 API、FAISS 向量库、Tavily 搜索、MySQL 驱动、OpenAI Embedding、会话记忆组件、工具调用 Agent 框架