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[智能体-229]：LangChain 工具调用原理 + 两类代码示例（传统 Agent / LCEL 原生 bind_tools，推荐 LCEL）

news 2026/6/3 3:22:53

结合前面硬件类比：

工具调用 = LLM (CPU) 发起网卡网络请求，向外获取外部数据 / 算力；

RAG 是本地硬盘读数据，Tool 是跨网拉取外部资源。

一、工具调用核心原理

工具定义：封装外部能力（查天气、计算器、SQL、HTTP 接口），具备名字、功能描述、入参格式；
工具绑定 LLM：把工具列表注入大模型，LLM 识别用户问题缺信息时，输出结构化工具调用 JSON；工具注入大模型之后，大模型就可以在理解自然语言语义之后知道如何调用外部工具。
解析 + 执行工具：框架截取模型输出的工具名 + 参数，调用对应函数拿到结果；
工具结果回灌上下文：把返回数据拼入 Prompt，再次送入 LLM 生成最终答案。

二、环境依赖

bash

运行

pip install langchain langchain-openai

python

运行

from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.tools import tool from langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessage

方式 1：LCEL 原生工具调用（新项目首选，RISC 思想，无黑盒）

1. 自定义工具（计算器示例）

python

运行

# 装饰器快速定义工具 @tool def calculator(a: float, b: float, op: str) -> float: """ 数学计算器，支持加减乘除 :param a: 第一个数字 :param b: 第二个数字 :param op: 运算符，可选 + - * / """ if op == "+": return a + b elif op == "-": return a - b elif op == "*": return a * b elif op == "/": return a / b else: raise ValueError("运算符非法") tools = [calculator]

2. LLM 绑定工具

python

运行

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0) # bind_tools：把工具元数据注入模型，原生输出function_call llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

3. 完整一轮工具调用链路

python

运行

query = "123加456等于多少？" msg = [HumanMessage(content=query)] # 第一步：模型生成工具调用指令，由大模型生成调用指令指示。 ai_msg = llm_with_tools.invoke(msg) msg.append(ai_msg) # 第二步：由Agent负责遍历工具调用、调用执行函数，并把执行的结果添加的消息列表中 for tool_call in ai_msg.tool_calls: name = tool_call["name"] args = tool_call["args"] # 根据名字匹配工具 tool_func = globals()[name] res = tool_func(**args) # 工具执行结果封装成ToolMessage塞回消息列表 msg.append(ToolMessage(content=str(res), tool_call_id=tool_call["id"])) # 第三步：携带工具结果再次调用LLM生成最终答案 final_ans = llm_with_tools.invoke(msg) print(final_ans.content)

输出：

plaintext

123加上456的结果是579。

方式 2：传统 OpenAI Agent（旧版预定义 Chain/CISC 黑盒，老项目维护用）

python

运行

from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", "你是擅长使用工具的助手"), ("user", "{input}") ]) # 构造Agent链 agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt) agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True) res = agent_executor.invoke({"input": "78乘以9等于多少"}) print(res["output"])

三、拓展：多工具混合（计算器 + 查字符串长度）

python

运行

@tool def str_len(s: str) -> int: """获取字符串长度 :param s: 输入字符串 """ return len(s) tools = [calculator, str_len] # 重新绑定工具 llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

提问："abcdef有几个字符，100除以20是多少"，模型会自动拆分两次工具调用。