langchain 快速入门(四)：搭建强大的AI Agent

简介

AI Agent 不仅仅是一个能聊天的机器人（如普通的 ChatGPT），而是一个能够感知环境、进行推理、自主决策并调用工具来完成特定任务的智能系统，更够完成更为复杂的AI场景需求。
AI Agent

功能

根据查阅的资料，agent的功能点如下：
Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用
LLM： 用于回答，推理的AI模型
记忆： 短期记忆（对话历史），长期记忆（RAG知识库）
规划： 任务的执行流
工具： Agent可以调用的外部函数
一个简单的Agent

案例

案例描述：agent可以使用两个工具：1. 记录公司数据的RAG知识库   2. python精确计算器
[code]import osfrom langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyifrom langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import FAISSfrom langchain_core.messages import ToolMessagefrom langchain_core.tools import toolfrom langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessagefrom langchain_core.documents import Documentfrom langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter  os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = "api_key"  @tooldef calculator(expression: str) -> str:    """    计算数学表达式。需要精确计算时使用。    参数:        expression: 数学算式，如 "2 + 2" 或 "500 * 0.8"。    返回:        str: 计算结果，如 "4.0" 或 "400.0"。    """    print(f"  [
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