AI Agent 智能体核心解析与 LangChain 实战

核心差异在于：Agent 能'自主解决问题'，而常规 LLM 只会'答题'，解决不了需要'动手操作'的需求。

Agent 典型应用场景

Agent 不是空谈，已经能落地到很多场景：

医疗行业：诊断辅助 Agent

传统医疗系统的痛点很明显：基于固定规则，复杂症状不会判；知识更新慢；记不住患者历史诊疗记录。

Agent 方案正好解决这些问题：

# 基于 LangChain 实现
from langchain.agents import AgentExecutor
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 定义医疗工具（症状分析、论文检索、检查建议）
tools = [
    SymptomAnalyzerTool(),      # 症状分析工具
    MedicalLiteratureTool(),    # 医学论文检索（对接 RAG，查最新论文）
    LabTestRecommenderTool()    # 检查建议工具
]

# 记忆系统：存患者诊疗历史
memory = PatientHistoryMemory()

# 构建医疗 Agent
medical_agent = AgentExecutor(
    tools=tools,
    memory=memory,
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
)

# 交互示例
response = medical_agent.invoke({"input": "患者女 35 岁，持续低烧两周，伴有关节痛", "history": "既往有类风湿病史"})
print(response)

关键能力：实时查最新医学论文（对接 RAG）、记患者历史病史、自动生成检查建议。

教育行业：个性化学习 Agent

传统在线教育的问题：学习路径固定，不管学生学没学会，都按固定步骤来。下面这段硬编码逻辑就是典型例子：

// 传统固定学习路径：硬编码逻辑，不灵活
public class LearningService {
    public String getNextStep(String userId) {
        int score = db.getUserScore(userId); // 查学生分数
        if (score < 60) {
            return "重新学习第三章"; // 分数不够就复读
        }
        return "进入第四章"; // 够了就下一章
    }
}

Agent 方案能实现'个性化指导'，还能对接知识图谱、RAG：

# 基于 LangChain 实现个性化学习 Agent
class TutorAgent:
    # 定义学习工具（知识图谱、习题推荐、学习风格分析）
    tools = [
        KnowledgeGraphTool(),       # 知识图谱（查知识点关联）
        ExerciseRecommenderTool(),  # 习题推荐（对接题库）
        LearningStyleAnalyzerTool() # 学习风格分析（看适合视频/图文）
    ]

    def guide_student(self, studentQuery):
        # 动态决策：和我们之前学的 Agent 推理逻辑一致
        # 1. 用 KnowledgeGraphTool 分析学生薄弱点
        # 2. 用 LearningStyleAnalyzerTool 判断学习风格
        # 3. 用 ExerciseRecommenderTool 生成对应习题
        return self.agent_executor.invoke(studentQuery)

# 调用示例
agent = TutorAgent()
response = agent.guide_student("第三章函数没懂，我喜欢看视频")
print(response)

关键能力：动态调路径（懂了就快学，不懂就补学）、多模态推荐、自动生成错题分析。

LangChain 实战 Agent：10 行代码实现'安排户外会议'

结合 LangChain，动手写个 Agent 实战案例——让 Agent 帮我们安排'北京明天的户外会议'，要考虑天气、查日历，能直接跑（模拟环境）：

实战代码

# 导入之前学的 LangChain 模块
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent, Tool
from langchain import hub
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 1. 定义工具（天气查询、日历访问）
def get_weather_api_data(city, date):
    """模拟调用天气 API，返回天气信息"""
    return f"{date}{city}晴，气温 22℃，适合户外活动"

def read_google_calendar(date):
    """模拟访问日历，返回空闲时段"""
    return f"{date}下午空闲时段：14:00-16:00"

# 工具列表
tools = [
    Tool(
        name="WeatherCheck",
        func=lambda x: get_weather_api_data("北京", x),
        description="查询指定日期的天气，参数是日期（如'明天'）"
    ),
    Tool(
        name="CalendarAccess",
        func=lambda x: read_google_calendar(x),
        description="查询指定日期的空闲时段，参数是日期（如'明天'）"
    )
]

# 2. 初始化大模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo")

# 3. 加载 React Prompt（Agent 决策用）
prompt = hub.pull("hwchase17/react")

# 4. 构建 Agent
agent = create_react_agent(llm=llm, tools=tools, prompt=prompt)

# 5. 执行 Agent：让它安排明天北京的户外会议
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = agent_executor.invoke({"input": "帮我安排明天北京的户外会议，需要考虑天气情况"})

# 输出结果
print("最终安排结果：", result["output"])

Agent 决策过程

Verbose 设为 True 后，能看到 Agent 的决策过程，逻辑和我们想问题的一样：

1. 我需要安排明天北京的户外会议，首先得知道明天天气怎么样——调用'WeatherCheck'工具，参数'明天'；
2. 工具返回'明天北京晴，气温 22℃，适合户外活动'——天气没问题，接下来查明天下午的空闲时段；
3. 调用'CalendarAccess'工具，参数'明天'；
4. 工具返回'明天下午空闲时段：14:00-16:00'——综合天气和空闲时间，选个合适的时间；
5. 输出最终结果：建议将会议安排在明天下午 15:00，天气预报显示晴，气温 22℃。

不用一步步指挥，Agent 自己就把'查天气→查日历→定时间'的事全办成了。

小结：Agent 的核心价值

这篇我们学了 Agent 智能体，核心就是一句话：给大模型装上手脚（工具）和记性（记忆），让它从'只会答题'变成'能独立干活'。

它和 LangChain、RAG、Memory 能无缝衔接——工具就是 LangChain 的 Tool，记忆就是 LangChain 的 Memory，知识库就是 RAG 系统。学完之前的内容，上手 Agent 特别容易。