LangChain 新版 create_agent 实战：实现可多轮对话的工具调用天气智能体

import os
import json
import requests
from langchain.agents import create_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage,AIMessage,ToolMessage

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()  # 读取项目下的.env文件

# 自定义天气查询工具
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """查询指定城市的当前天气，包括温度、天气状况、湿度、风速。
    当用户问某个城市天气、气温、冷不冷、热不热、下不下雨时用这个工具。

    Args:
        city: 城市名称
    """
    try:
        url = f"https://wttr.in/{city}?format=j1&lang=zh"
        resp = requests.get(url, timeout=10, headers={"User-Agent": "curl/7.68.0"})
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()
        cur = data["current_condition"][0]
        area = data["nearest_area"][0]
        return (
            f"【{area['areaName'][0]['value']}天气】"
            f"{cur['weatherDesc'][0]['value']}，"
            f"{cur['temp_C']}°C（体感{cur['FeelsLikeC']}°C），"
            f"湿度{cur['humidity']}%，风速{cur['windspeedKmph']}km/h"
        )
    except Exception:
        return f"【{city}天气】（模拟数据）晴，28°C，体感30°C，湿度65%"

# 注册工具列表
tools = [get_weather]
tool_map = {t.name: t for t in tools}

# 初始化大模型（兼容通义千问等OpenAI接口模型）
llm = ChatOpenAI(
    model=os.getenv("DASHSCOPE_MODEL"),
    base_url=os.getenv("DASHSCOPE_BASE_URL"),
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    temperature=0,
)

# 构建新版智能体
agent = create_agent(
    model=llm,
    tools=tools,
    system_prompt="""
        你是天气小助手，专业友好。
            1. 问天气必须调用get_weather工具，不要编造
            2. 回答简洁自然，根据温度给穿衣建议（<10度保暖，>30度防暑）
            3. 用户没说城市时礼貌询问
            4. 非天气问题礼貌说明你主要提供天气服务
        """,
)

# 自定义多轮对话会话类
class WeatherChat:
    """多轮对话会话：自己维护消息历史"""

    def __init__(self):
        self.messages = []  # 消息列表，存储完整对话历史

    def send(self, user_input: str) -> str:
        """发送用户消息，返回助手回答"""
        # 1. 追加用户最新提问
        self.messages.append(HumanMessage(content=user_input))
        # 2. 调用智能体，传入完整对话上下文
        result = agent.invoke({"messages": self.messages})
        # 3. 更新完整消息历史（包含工具调用过程）
        self.messages = result["messages"]
        # 4. 返回最终AI回答
        return self.messages[-1].content

    def clear(self):
        """清空对话历史，重置会话"""
        self.messages = []

if __name__ == "__main__":
    print("=" * 50)
    print(" 天气助手 进阶版（多轮对话版）")
    print("命令：quit 退出 | clear 清空对话")
    print("=" * 50)

    chat = WeatherChat()

    while True:
        user_input = input("\n你: ").strip()
        if not user_input:
            continue
        if user_input.lower() in ("quit", "exit", "q"):
            print("再见！")
            break
        if user_input.lower() == "clear":
            chat.clear()
            print("对话已清空，重新开始~")
            continue

        answer = chat.send(user_input)
        print(f"助手: {answer}")

pip install langchain langchain-openai python-dotenv requests