LangChain 智能体执行引擎 AgentExecutor 是封装智能体执行通用逻辑的核心组件。它解决了多步骤任务中循环控制、错误处理、防死循环及日志追踪等痛点。通过配置 agent、tools 及 verbose 等参数，AgentExecutor 能自动管理“思考 - 行动 - 观察”流程，确保任务稳定完成。文中详细介绍了其核心功能、关键参数及使用场景，并通过 Python 代码实战演示了结合 ReAct Agent 实现天气查询与温度转换的多步骤任务执行过程，提供了调试避坑技巧，帮助开发者提升智能体应用的开发效率与稳定性。
咱们之前学了 Agent 智能体、Tool 工具、CoT 和 ReAct，知道了智能体可以'思考 - 行动 - 观察'完成任务。但实际开发时会发现：让智能体跑通多步骤任务，光有 Agent 和 Tool 还不够——循环执行、错误处理、防死循环这些琐事太费精力了。
今天就来学个'神器'——LangChain 的 AgentExecutor（智能体执行引擎），它就像智能体的'管家'，把所有执行层面的杂活全揽了，让咱们专心搞业务逻辑～
没 AgentExecutor 的时候，咱们开发多步骤智能体，得手动搞定一堆麻烦事：
总结下来就是三个痛点：
而 AgentExecutor 的出现，就是为了把这些'杂活'全封装，让咱们不用关心'怎么执行'，只关心'要做什么任务'。
AgentExecutor 是 LangChain 官方提供的智能体执行引擎，核心作用是封装智能体执行过程中的所有通用逻辑，让开发者聚焦业务。
简单说：你把智能体（Agent）、工具（Tools）交给它，它就能自动完成'思考→行动→观察→再思考'的循环，直到任务结束，还能帮你处理错误、防死循环、记日志。
就像你雇了个厨师（Agent），给了他食材（Tools），AgentExecutor 就是餐厅经理——负责安排厨师干活流程、处理食材损坏（错误）、防止厨师一直炒同一道菜（死循环）、记录做菜步骤（日志），你只需要等着吃就行（要结果）。
AgentExecutor 的核心功能全是针对之前的痛点设计的，每一个都很实用：
创建 AgentExecutor 时，几个关键参数决定了它的表现，咱们一个个说清楚（直接用表格更直观）：
| 参数名 | 作用说明 | 常用值/示例 |
|---|---|---|
| agent | 绑定要执行的智能体实例（如 ReAct Agent、Zero-Shot Agent） | agent=react_agent（自定义的智能体） |
| tools | 智能体可调⽤的工具列表 | tools=[search_tool, calc_tool] |
| verbose | 是否打印详细执行日志（调试必开，生产可关） | True/False（默认 False） |
| max_iterations | 最大执行迭代次数（防死循环，根据任务复杂度设 3-10） | 3、5、10 |
| handle_parsing_errors | 处理模型输出解析错误（如返回无效工具名） | True/自定义函数（如 lambda e: '解析错'） |
| return_intermediate_steps | 是否返回中间步骤结果（调试、展示完整链路时用） | True/False（默认 False） |
这些参数里，verbose=True 和 max_iterations 是开发时必设的——前者帮你看清楚执行过程，后者帮你避免程序崩掉。
只要你的智能体需要执行多步骤任务，AgentExecutor 就必须用！常见场景有这 4 类：
咱们用之前学的 ReAct Agent，结合 AgentExecutor，做一个'查北京气温并转换为华氏度'的任务——先查摄氏度，再调用计算工具转换，全程让 AgentExecutor 管执行。
首先安装依赖（如果没装的话）：
pip install langchain langchain-openai
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor, load_tools
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 1. 初始化大模型（通义千问，替换成自己的 api_key）
llm = ChatOpenAI(
model_name="qwen-plus",
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
api_key="sk-xxx",
temperature=0.3
)
# 2. 加载工具：天气查询工具 + 计算工具
tools = load_tools(["openweathermap","calculator"], llm=llm)
# 3. 定义 ReAct Agent 的提示词模板
react_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个助手，能调用工具解决问题。先思考需要做什么，再调用合适的工具。"),
("human", "{input}"),
("placeholder", "{agent_scratchpad}") # 存储思考、行动、观察记录
])
# 4. 创建 ReAct 智能体
react_agent = create_react_agent(
llm=llm,
tools=tools,
prompt=react_prompt
)
# 5. 创建 AgentExecutor（核心：执行引擎）
agent_executor = AgentExecutor(
agent=react_agent,
tools=tools,
verbose=True, # 开启日志，看执行过程
max_iterations=3, # 最多执行 3 步，防死循环
handle_parsing_errors=True, # 自动处理解析错误
return_intermediate_steps=True # 返回中间步骤，方便调试
)
# 6. 执行任务：查北京气温并转换为华氏度
task = "查询北京现在的气温（摄氏度），并转换为华氏度，最后告诉我结果。"
response = agent_executor.invoke({"input": task})
# 7. 输出结果
print("\n最终结果：", response["output"])
print("\n中间步骤：")
step response[]:
()
开启 verbose=True 后，控制台会输出详细执行过程，大概是这样：
> Entering new AgentExecutor chain...
我需要先查询北京的气温（摄氏度），再用计算器转换为华氏度。
Action: openweathermap
Action Input: 北京
Observation: Current weather in 北京：clear sky, temperature: 25°C
Thought: 现在知道北京气温是 25 摄氏度，需要转换为华氏度，公式是华氏度=摄氏度×9/5 +32。
Action: calculator
Action Input: 25 * 9 / 5 + 32
Observation: 77.0
Thought: 已经算出结果，25 摄氏度等于 77 华氏度，可以直接回答用户。
Final Answer: 北京现在的气温为 25 摄氏度，转换为华氏度是 77 华氏度。
> Finished chain.
最终结果：北京现在的气温为 25 摄氏度，转换为华氏度是 77 华氏度。
中间步骤：
步骤：(ToolCall(...), 'Current weather in 北京：clear sky, temperature: 25°C')
步骤：(ToolCall(...), '77.0')
可以看到：AgentExecutor 自动完成了'查天气→算华氏度→返回结果'的两步循环，还记录了每一步的行动和结果，完全不用我们写循环和日志代码！
handle_parsing_errors=True 满足不了需求，可以写自定义函数，比如'解析错误时提示用户重新提问'；今天咱们学会了 AgentExecutor 这个'执行管家'，核心要点总结 3 句话：
verbose（调试）、max_iterations（防死循环）、handle_parsing_errors（错误处理）；有了 AgentExecutor，咱们后续开发复杂智能体（比如智能助手、数据分析机器人）就轻松多了，不用再纠结执行层面的细节，专心设计任务逻辑和工具就行～
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online