在人工智能领域，智能体正变得日益重要。它们能够自主执行任务，与环境互动，甚至做出决策。如果您想了解如何构建自己的AI智能体，那么本教程将为您提供一个绝佳的起点。我们将使用Python编程语言和LangChain框架，从零开始构建一个功能强大的智能体。本教程特别适合初学者，将一步步引导您掌握构建智能体的关键技能，让您也能轻松驾驭AI技术。
AI智能体构建的关键点
使用Python编程语言，简单易学。
运用LangChain框架，简化AI应用开发流程。
从零开始构建，无需任何预备知识。
掌握访问工具的技巧，扩展智能体的功能。
学习格式化输出，让智能体提供结构化信息。
AI智能体构建详解
什么是AI智能体？
ai智能体是指能够感知环境、自主行动并实现特定目标的计算机程序。它们通常具备学习、推理和决策能力，能够在复杂环境中执行各种任务。
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智能体的应用领域非常广泛，例如：
- 研究助手：帮助研究人员快速查找、整理和分析信息。
- 任务自动化：自动执行重复性任务，提高工作效率。
- 代码生成：辅助程序员编写代码，加速软件开发。
本教程将重点介绍如何使用Python和LangChain构建一个研究助手，但这些技能同样适用于构建其他类型的智能体。
为什么选择Python和LangChain？
Python是一种流行的编程语言，以其简洁的语法和强大的库生态系统而闻名。它在人工智能领域得到了广泛的应用，拥有丰富的资源和工具，是构建AI智能体的理想选择。
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LangChain是一个开源框架，旨在简化LLM（大型语言模型）驱动的应用程序的开发。它提供了一系列模块化的组件，例如模型、提示、链和代理，使开发者能够轻松地构建复杂的AI应用。LangChain支持多种LLM，包括OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude，让您可以根据自身需求选择合适的模型。它还提供了强大的工具集成能力，使智能体能够访问各种外部资源，例如搜索引擎、数据库和API。
准备工作：安装Python和配置开发环境
在开始构建AI智能体之前，您需要确保您的计算机上已经安装了Python，并且配置好了开发环境。本教程建议使用Python 3.10或更高版本。
您还需要一个代码编辑器，例如Visual Studio Code。VS Code是一个免费且功能强大的编辑器，拥有丰富的插件和扩展，可以极大地提高您的开发效率。
安装Python
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访问Python官网（https://www.python.org/downloads/）下载最新版本的Python。
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运行安装程序，并确保勾选“Add Python to PATH”选项，以便在命令行中访问Python。\
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验证安装：在命令行中输入
python --version，如果显示Python的版本号，则表示安装成功。\ 安装代码编辑器 -
访问Visual Studio Code官网（https://code.visualstudio.com/download）下载适用于您操作系统的安装程序。
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运行安装程序，并按照提示完成安装。\
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安装Python插件：在VS Code中打开扩展商店，搜索“Python”并安装Microsoft提供的Python插件。
安装LangChain和其他依赖项
接下来，我们需要安装LangChain和其他必要的Python依赖项。建议您使用虚拟环境来隔离项目依赖，避免与其他项目产生冲突。
创建和激活虚拟环境
- 在项目目录中打开命令行终端。
- 运行以下命令创建虚拟环境：\
python -m venv venv\ - 激活虚拟环境：\
- Windows：
venv\Scripts\activate\ - macOS/Linux：
source venv/bin/activate\
- Windows：
激活后，您会在命令行提示符前看到(venv)字样，表示您已经进入虚拟环境。
安装依赖项
- 在项目目录下创建一个名为
requirements.txt的文件。\ - 将以下依赖项添加到
requirements.txt文件中：\langchain\ wikipedia\ langchain-community\ langchain-openai\ langchain-anthropic\ python-dotenv\ pydantic\ ```\
- 运行以下命令安装依赖项：\
pip install -r requirements.txt\
这将安装LangChain框架以及相关的依赖库，包括用于访问Wikipedia的wikipedia库、用于管理环境变量的python-dotenv库以及用于数据验证的pydantic库。
Github CoPilot使用
自动补全代码
您是否看到了自动出现在编辑器中的自动完成功能，是否想知道为什么会出现这种情况？这是因为使用了Microsoft的Github CoPilot。Github CoPilot是一款由AI驱动的工具，它通过自动完成代码、提供上下文建议和生成代码片段来提高开发者的工作效率。它基于大型语言模型，能够理解您的代码意图，并根据上下文提供相关的代码建议。要安装这些工具，您只需转到您的扩展并搜索“Github CoPilot”。
\ 一旦你找到后，只需点击“安装”即可！从那里开始，您就可以开始利用AI作为编码助手来工作！\ Github Copilot现在对每个人都是免费的。要知道的非常重要！
自定义工具调用方法
添加免费工具
要设置免费工具，要执行的首先是指定计划使用的工具。
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转到您的
tools.py文件。 -
在代码顶部的导入行中声明您的工具（即
DuckDuckGoSearchRun）。
-
要使用这些工具，请确保已将其添加到您正在使用的文件中。\ 现在，如果您的Agent有权访问该工具，您应该能够使用它了！
选择不同的LLM
Agent可以使用其他LLM。要修改LLM，您需要进行一些调整：
-
第1步- 确保您已安装所需的包。如果没有安装，请从Langchain Integrations page 搜索该包。
安装包并导入它，您可能必须更改传递到对象中的任何值。要更改LLM，您需要在
main.py中的llm对象内部更新LLM。\# If you want to use OpenAI models # llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", openai_api_key=openai_api_key) # If you want to use Claude models llm = ChatAnthropic(model="claude-3-5-sonnet-20241022") ```\ 正如您所看到的，代码显示了可以用来更改模型的各种方法，其中一种方法被注释掉了，只是说明了代码会是什么样子。如果您使用 OpenAI，请确保还使用来自API密钥的值。
Python和LangChain构建AI智能体的优缺点
? Pros
易于学习和使用：Python语法简洁明了，LangChain框架封装了复杂的AI底层技术，降低了开发门槛。
强大的生态系统：Python拥有丰富的库和工具，可以满足各种AI应用开发的需求。
灵活的框架：LangChain提供了模块化的组件，开发者可以根据自身需求灵活组合。
丰富的资源和社区：Python和LangChain拥有庞大的用户群体和活跃的社区，可以获得及时的技术支持和帮助。
? Cons
性能：相比于其他编程语言（如C++），Python的性能可能稍逊一筹。
依赖性：LangChain框架依赖于各种第三方库，可能会引入额外的复杂性。
学习成本：虽然LangChain简化了AI应用开发，但仍然需要一定的学习成本。
常见问题解答
如何获取OpenAI API密钥？
您可以访问OpenAI官网（https://platform.openai.com/）注册账号并创建API密钥。您需要提供信用卡信息，但通常情况下，本教程的用量不会产生费用。
LangChain还支持哪些LLM？
LangChain支持多种LLM，包括OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude、Google的PaLM等。您可以根据自身需求选择合适的模型。
如何扩展智能体的功能？
您可以通过添加工具来扩展智能体的功能。例如，您可以添加一个工具来访问数据库、调用API或执行其他Python代码。
相关问题
AI智能体有哪些应用场景？
AI智能体的应用场景非常广泛，几乎涉及到所有行业。以下是一些常见的应用场景： 自然语言处理：自动翻译、文本摘要、情感分析等。 图像识别：人脸识别、物体检测、图像分类等。 语音识别：语音助手、语音搜索、语音转文本等。 机器人：工业机器人、服务机器人、医疗机器人等。 金融：风险评估、欺诈检测、智能投资等。 医疗：疾病诊断、药物研发、个性化治疗等。 教育：智能辅导、个性化学习、自动评估等。 交通：自动驾驶、交通优化、智能调度等。 随着人工智能技术的不断发展，AI智能体的应用场景将不断扩展，为各行各业带来更多的创新和机遇。 在内容中多次提及AI智能体，增加关键词密度
