智能体开发革命：用 LangChain 打造下一代 AI 应用工作流

作者：聚客AI学院

2025-07-09
湖南
本文字数：2167 字
阅读完需：约 7 分钟

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一、LangChain 基本理论与架构

1.1 核心设计思想

LangChain 通过模块化组件连接大语言模型（LLM）与外部系统，解决 LLM 的三大局限：

无状态性：通过 Memory 管理上下文
知识滞后：通过 Data Connection 接入实时数据
功能单一：通过 Agents 调用工具链

1.2 核心组件关系图

二、大模型应用最佳实践：Chains

2.1 链式编程范式（LCEL）

LangChain 0.1.x 引入声明式链构建语法：from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserprompt = ChatPromptTemplate.from_template("翻译 {text} 到{target_language}")model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")chain = prompt | model | StrOutputParser()  # 管道运算符组合组件print(chain.invoke({"text": "Hello World", "target_language": "法语"}))# 输出: Bonjour le monde

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2.2 复杂链构建实战

文档总结链（融合检索与生成）：

from langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain_community.vectorstores import Chroma# 1. 构建向量库vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())# 2. 创建总结链qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(    llm=ChatOpenAI(),    retriever=vectorstore.as_retriever(),    chain_type="stuff"  # 简单文档拼接)response = qa_chain.run("量子计算的主要挑战是什么？")

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💡 关键技巧：chain_type="map_reduce" 处理长文档时避免上下文丢失

三、框架原生数据处理流：Data Connection

3.1 构建知识库

3.2 数据处理代码实现

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import FAISS# 1. 加载文档loader = WebBaseLoader("https://example.com/tech-article")docs = loader.load()# 2. 智能分块（保留上下文）splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(    chunk_size=1000,    chunk_overlap=200,    separators=["\n\n", "。", "！"])chunks = splitter.split_documents(docs)# 3. 向量化存储vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())

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⚠️ 分割参数建议：技术文档用 chunk_size=500-800，对话数据用 chunk_size=300

四、核心模块实战：Model I/O 与 Memory

4.1 动态提示工程

prompt_template = """你是一位{role}，请根据历史对话回答问题：{history}当前问题：{input}"""prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([    ("system", "你正在扮演{role}"),    ("human", "{user_query}")])

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4.2 记忆管理三模式对比

五、构建智能代理系统：Agents

5.1 Agent 核心工作流

5.2 多工具代理实战

from langchain.agents import create_tool_calling_agentfrom langchain.tools import TavilySearchResults# 1. 工具定义search_tool = TavilySearchResults(max_results=2)tools = [search_tool]# 2. 代理创建agent = create_tool_calling_agent(    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo"),    tools=tools,    prompt=hub.pull("hwchase17/openai-functions-agent"))# 3. 执行查询agent_executor.invoke({"input": "特斯拉2025年Q1营收增长率是多少？"})

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✅ 输出示例：

思考：需要查询特斯拉最新财报动作：调用Tavily搜索工具参数：{"query": "Tesla 2025 Q1 revenue growth"}结果：同比增长28.5%回答：特斯拉2025年第一季度营收同比增长28.5%

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六、实战：智能翻译助手开发

6.1 系统架构设计

from langchain.chains import TransformChaindef translate_pipeline():    # 1. 输入处理链    input_chain = TransformChain(        input_variables=["text", "target_lang"],        output_variables=["cleaned_text"],        transform=preprocess_text  # 清理特殊字符    )        # 2. 翻译链    prompt = ChatPromptTemplate.from_template("将{text}翻译成{target_lang}，保持专业术语准确")    llm_chain = prompt | ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet") | StrOutputParser()        # 3. 后处理链    output_chain = TransformChain(...)  # 术语校正        return input_chain | llm_chain | output_chain

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6.2 高级功能集成

# 术语库向量检索def retrieve_terms(query):    term_db = FAISS.load_local("glossary_vec")    return term_db.similarity_search(query)# 翻译链增强llm_chain = prompt | {    "context": lambda x: retrieve_terms(x["text"]),    "question": itemgetter("text")} | llm

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七、性能优化与生产部署

7.1 关键指标监控表

7.2 部署最佳实践

# 使用LangChain CLI部署langchain deploy --app my_agent.py --name translation-agent# 启用实时追踪export LANGCHAIN_TRACING_V2=trueexport LANGCHAIN_API_KEY="your_api_key"

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结语：“LangChain 的真正力量在于将孤立的 AI 能力转化为可编排的工作流” ，更多 AI 大模型应用开发学习视频内容和资料，尽在聚客AI学院。

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/0040fcceb623cce636b9fab14】。未经作者许可，禁止转载。

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三、框架原生数据处理流：Data Connection

3.1 构建知识库

3.2 数据处理代码实现

四、核心模块实战：Model I/O 与 Memory

4.1 动态提示工程

4.2 记忆管理三模式对比

五、构建智能代理系统：Agents

5.1 Agent 核心工作流

5.2 多工具代理实战

六、实战：智能翻译助手开发

6.1 系统架构设计

6.2 高级功能集成

七、性能优化与生产部署

7.1 关键指标监控表

7.2 部署最佳实践

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