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【 LangChain 1.2 实战（四）】构建一个模块化的天气查询 Agent

news 2026/5/7 9:52:51

上一章节回顾

在上个章节中，完成了LangChain 1.2 环境搭建，并编写了一个最简单的 Agent 天气查询 Demo。具体实现了以下内容：

  1. 环境准备

    • 创建并激活 Conda 环境langchain_v1.2
    • 安装了langchain==1.2.0、langchain-deepseek、python-dotenv等核心依赖

  2. 安全配置

    • 创建.env文件，存放DEEPSEEK_API_KEY和DEEPSEEK_BASE_URL
    • 编写env_utils.py，利用python-dotenv加载.env中的密钥与地址

  3. 模型实例化

    • 编写my_llm.py，通过ChatDeepSeek创建了一个指向 DeepSeek 官方的 LLM 实例

  4. 第一个 Agent

    • 在quick_start.py中定义了一个模拟天气工具get_weather
    • 使用 LangChain 1.2 的create_agent快速构建了一个能查询天气的智能助手
    • 成功运行并观察到 Agent 自动调用工具、生成友好回复的完整消息流

成果：我们跑通了 LangChain 1.2 最基本的 Agent 工作流，验证了模型与工具的联通性。
不足：所有代码堆在根目录的零散文件中，配置、模型、工具、Agent 耦合在一起，不利于扩展和维护。

下面的内容将对这个 Demo 进行深度模块化重构，构建一个结构清晰、可长期维护的项目模板。

🧪 LangChain 1.2 实战：构建一个模块化的天气查询 Agent

1.内容简介

通过一个天气查询 Demo，实现如何使用 LangChain 1.2 的create_agent新接口快速构建一个能够调用工具的智能助手。
项目采用模块化设计，将配置、模型、工具、Agent 分层解耦，不仅易于理解，更便于未来扩展和维护。

目标：

  • 如何搭建一个结构优雅的 Python AI 项目
  • 如何使用 LangChain 1.2 的create_agent一键创建能使用工具的 Agent
  • 如何设计可扩展的工具目录，并让 Agent 自动调用
  • 为什么分层目录结构对长期项目至关重要

2. 技术栈

组件说明
Python 3.10+运行环境
LangChain 1.2大模型应用开发框架
langchain-openai提供 OpenAI 兼容接口，用于连接 SiliconFlow
python-dotenv从.env文件加载敏感配置
SiliconFlow国产大模型 API 中转平台（兼容 OpenAI 接口）

3. 项目目录结构及其设计哲学

deepseek_agent_project/ # 项目根目录（一切从这里开始） ├── app/ # 核心应用包（隔离业务代码） │ ├── __init__.py # 声明本目录为 Python 包 │ ├── config.py # 集中管理所有配置项 │ ├── llm.py # 负责实例化大模型 │ ├── agent.py # Agent 定义（大脑 + 工具） │ └── tools/ # 工具包（可为 Agent 增加各种能力） │ ├── __init__.py │ └── weather.py # 天气查询工具的实现 ├── .env # 敏感配置（密钥、地址），不提交 Git ├── .gitignore # 忽略本地文件 ├── main.py # 程序入口，开箱即用 └── requirements.txt # 依赖声明，一键安装

为什么这样设计？

  • app/独立成包
    所有业务逻辑收拢在app内，根目录保持清爽。未来若需部署为 Web 服务、编写测试、打包发布，只需操作app包即可，不会污染全局空间。
  • config.py是唯一配置来源
    所有环境变量、路径定义集中在一处，其余模块通过from app.config import ...获取，方便切换环境（开发/生产）和运行时校验。
  • llm.py只生产模型实例
    避免在多个地方重复初始化模型，统一管理参数（如temperature），后续换模型仅需改这一个文件。
  • tools/目录独立
    每个工具一个文件，新增能力只需在此目录添加文件，然后在agent.py中注册即可。工具模块与 Agent 实现彻底解耦，可单独测试。
  • .env+python-dotenv
    密钥与代码分离，杜绝安全风险。通过pathlib绝对定位，不管从哪个目录运行脚本都能正确加载配置。
  • main.py作为演示入口
    简洁地展示如何调用 Agent，同时证明各模块协作正常。用户可快速“看效果”。

核心理念：高内聚、低耦合、可扩展、可测试。

4. 快速开始

4.1 环境准备

  • Python 3.10+
  • 一个 SiliconFlow 账号，获取 API Key
  • （可选）PyCharm 或 VS Code

4.2 克隆或创建项目

按上述目录结构创建所有文件和文件夹，或直接复制下文代码。

4.3 安装依赖

在项目根目录打开终端，执行：

pipinstall-rrequirements.txt

4.4 配置密钥

编辑.env文件，填入你的真实 API Key：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1 MODEL_NAME=deepseek-ai/DeepSeek-V3

4.5 运行

python main.py

你会看到类似这样的输出：

用户: 北京今天天气怎么样？ 助手: 北京 天气（2026-05-04 14:22:10） 🌤 天气：多云 🌡 温度：19°C 💧 湿度：62% 💨 风力：4 级 💡 建议：注意增减衣物。

5. 逐文件深度解析

下面将依次展示每个文件的完整代码，并解释其设计意图。

5.1 项目骨架：requirements.txt和.gitignore

requirements.txt

langchain>=1.2.0 langchain-openai python-dotenv

声明了必要依赖，使用>=1.2.0确保兼容本教程的create_agent接口。

.gitignore

.env __pycache__/ *.pyc .venv/

保护密钥，忽略临时文件。

5.2 配置中心：app/config.py

importosfrompathlibimportPathfromdotenvimportload_dotenv# 定位项目根目录（config.py 的上两级目录）PROJECT_ROOT=Path(__file__).resolve().parent.parent# 加载 .env 文件（绝对路径，不受执行目录影响）load_dotenv(PROJECT_ROOT/".env")# 读取必要配置DEEPSEEK_API_KEY=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")ifnotDEEPSEEK_API_KEY:raiseValueError("⚠️ .env 中缺少 DEEPSEEK_API_KEY，请检查！")DEEPSEEK_BASE_URL=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL","https://api.siliconflow.cn/v1")MODEL_NAME=os.getenv("MODEL_NAME","deepseek-ai/DeepSeek-V3")

设计解读：

  • 使用Path(__file__).resolve().parent.parent确保无论从哪个目录启动程序，都能找到.env。
  • 缺少关键配置时会立即抛出异常，避免在深层调用时才报错。
  • 提供默认值（如模型名）让新用户开箱即用，同时保留修改空间。

5.3 模型实例化：app/llm.py

fromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromapp.configimportDEEPSEEK_API_KEY,DEEPSEEK_BASE_URL,MODEL_NAME deepseek_llm=ChatOpenAI(openai_api_key=DEEPSEEK_API_KEY,openai_api_base=DEEPSEEK_BASE_URL,model=MODEL_NAME,temperature=0,)

为什么用ChatOpenAI而不是ChatDeepSeek？
SiliconFlow 的 API 完全遵守 OpenAI 的接口规范，使用langchain-openai的ChatOpenAI可以避免不同版本langchain-deepseek参数变动带来的兼容性问题，稳定性更高。

temperature=0意味着模型输出确定性最强，适合演示和测试。

5.4 工具实现：app/tools/weather.py

importrandomfromdatetimeimportdatetimedefget_weather(city:str)->str:"""获取指定城市的实时天气信息（模拟）。 参数: city: 城市名称，例如 '北京'。 返回: 包含天气状况、温度、湿度、风力及查询时间的字符串。 """# 模拟天气类型conditions=["晴天","多云","阴天","小雨","雷阵雨","雾霾","大风"]temperature=random.randint(-5,38)humidity=random.randint(30,90)wind_speed=random.randint(1,10)condition=random.choice(conditions)now=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")# 根据天气给出生活建议if"雨"incondition:advice="记得带伞！"elif"晴"incondition:advice="适合户外活动。"elif"霾"incondition:advice="请佩戴口罩。"else:advice="注意增减衣物。"return(f"{city}天气（{now}）\n"f"🌤 天气：{condition}\n"f"🌡 温度：{temperature}°C\n"f"💧 湿度：{humidity}%\n"f"💨 风力：{wind_speed}级\n"f"💡 建议：{advice}")

LangChain 1.2 的增强体验：
工具函数不需要@tool装饰器或复杂的BaseTool子类。只要满足以下条件：

  • 有清晰的类型注解（city: str）
  • 有 Docstring（帮助 Agent 理解函数的用途）
  • 返回字符串

Agent 就能自动识别并调用它！这使得定义工具的门槛降到最低。

模拟数据的巧思：
采用随机值模拟天气变化，每次查询结果不同，让 Demo 更生动、更像真实 API。同时返回结构化信息（温度、湿度、风力、建议），增强实用性。

5.5 Agent 大脑：app/agent.py

fromlangchain.agentsimportcreate_agentfromapp.llmimportdeepseek_llmfromapp.tools.weatherimportget_weather# 使用 LangChain 1.2 的一键创建接口agent=create_agent(model=deepseek_llm,tools=[get_weather],system_prompt="你是一个助手，你可以查询城市的天气。",)

这里体现了 LangChain 1.2 最大的简化：

旧版写法 (LangChain 0.x/1.0)新版 (LangChain 1.2)
需要定义ChatPromptTemplate，手动放置{agent_scratchpad}等占位符只需一个system_prompt字符串
必须额外构建AgentExecutor实例create_agent直接返回可调用的 Agent 实例
调用时传入{"input": "..."}调用格式为标准消息列表{"messages": [{"role": "user", "content": "..."}]}
输出通过result["output"]提取输出是完整的消息列表，最后一条消息的content即为助手回答

新接口的调用方式：

resp=agent.invoke({"messages":[{"role":"user","content":"北京天气怎么样？"}]})final_answer=resp["messages"][-1].content

这种消息列表格式与底层 LLM 的交互完全对齐，更加透明和标准化。

5.6 程序入口：main.py

fromapp.agentimportagentif__name__=="__main__":queries=["北京今天天气怎么样？","上海适合户外运动吗？",]forqinqueries:print(f"用户:{q}")resp=agent.invoke({"messages":[{"role":"user","content":q}]})final_message=resp["messages"][-1]print(f"助手:{final_message.content}\n")

入口文件极端精简，仅展示如何调用 Agent。你可以将其替换为 FastAPI 路由、命令行工具等，无需改动核心逻辑。

6. 技术架构与 LangChain 1.2 特性剖析

6.1 整体架构

┌──────────┐ │ main.py │ (表示层) └────┬─────┘ │ 调用 ┌────▼─────────────────────────────┐ │ agent.py │ (Agent 层) │ create_agent(model, tools, │ │ system_prompt) │ └────┬────────────┬────────────────┘ │ │ ┌────▼─────┐ ┌──▼──────────────┐ │ llm.py │ │ tools/weather.py│ (能力层) │模型实例化│ │ 工具函数 │ └────┬─────┘ └─────────────────┘ │ ┌────▼─────┐ │config.py │ (配置层) │ .env加载 │ └──────────┘
  • 配置层为所有层提供敏感参数。
  • 能力层（llm + tools）是“大脑”和“手脚”，由 Agent 层统一调度。
  • Agent 层负责理解用户意图、决策使用哪个工具、组装最终回答，对外暴露极简接口。
  • 表示层（main.py）只负责展示，可轻易替换。

6.2 LangChain 1.2 的create_agent带来了什么？

  1. 极简创建：一行代码搞定 Agent，无需拼接模板和执行器。
  2. 工具自动识别：普通函数加类型注解和文档字符串即可被 Agent 理解，极大降低开发门槛。
  3. 标准消息接口：输入/输出均为消息列表，便于集成流式处理、上下文管理等高级功能。
  4. 开箱即用的容错：Agent 内置了对工具调用格式错误的恢复机制（可通过handle_parsing_errors调整）。
  5. 面向未来：新版本 LangChain 的 Agent 图（LangGraph）与create_agent兼容，后续可无缝升级到有状态的多步智能体。

6.3 项目如何展示 LangChain 1.2 的功能？

  • 工具调用（Tool Calling）：用户询问天气，Agent 自动识别并调用get_weather，将函数返回结果组织成自然语言。
  • 角色设定（System Prompt）：通过system_prompt定义助手的行为边界，Agent 会严格遵守。
  • 模型无关性：通过ChatOpenAI兼容接口，轻松切换底层大模型（只需改config.py中的模型名）。
  • 可扩展性：在tools/下新增工具文件并注册到agent.py，Agent 立即可用，无需修改其他代码。

7. 扩展思路（不改变功能，仅作提示）

虽然本 Demo 只包含一个天气工具，但架构已经为扩展做好准备：

  • 添加新工具：在tools/下新建文件，定义任意函数，然后在agent.py的tools列表中追加即可。
  • 替换真实 API：只需修改weather.py的内部实现，调用和风或 OpenWeather 的 HTTP 接口，其余代码完全不变。
  • 调整 Agent 行为：修改system_prompt可以改变助手的语气、能力范围。
  • 部署为 Web 服务：新建api.py，导入agent对象，用 FastAPI 封装一个 POST 接口即可上线。

提示：若运行时遇到任何问题，请检查：

  • .env中的DEEPSEEK_API_KEY是否正确
  • 网络是否能访问api.siliconflow.cn
  • 依赖是否安装完整（pip list确认langchain版本 ≥ 1.2.0）
http://www.jsqmd.com/news/769357/

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