2.0 Get Started
本章帮助你快速开始使用 LangChain,从安装到构建第一个 Agent。
5 分钟快速开始
1. 安装
bash
pip install -U langchain langchain-openai langgraph2. 配置 API 密钥
bash
export OPENAI_API_KEY="sk-..."3. 创建你的第一个 Agent
python
from langchain.agents import create_agent
from langchain_core.tools import tool
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
"""获取指定城市的天气"""
return f"{city}今天晴,气温 25 度"
agent = create_agent(
"gpt-4o",
tools=[get_weather],
system_prompt="你是一个有帮助的助手",
)
result = agent.invoke(
{"messages": [{"role": "user", "content": "北京天气怎么样?"}]}
)
print(result["messages"][-1].content)本章概览
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Get Started │
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│ 2.1 Install ──► 2.2 Quickstart ──► 2.3 Philosophy │
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│ 安装配置 创建 Agent 理解设计 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘2.1 Install - 安装配置
完成开发环境的搭建:
| 内容 | 说明 |
|---|---|
| 系统要求 | Python 3.10+ |
| 核心包 | pip install langchain |
| 模型集成 | langchain-openai, langchain-anthropic 等 |
| API 配置 | 环境变量、代码设置、.env 文件 |
bash
# 一键安装常用组件
pip install -U langchain langchain-openai langchain-anthropic langgraph2.2 Quickstart - 快速开始
通过 6 个步骤创建生产级 Agent:
步骤 1: 定义系统提示词
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步骤 2: 创建工具(@tool)
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步骤 3: 配置模型参数
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步骤 4: 定义结构化输出
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步骤 5: 添加记忆(Checkpointer)
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步骤 6: 组装并运行 Agent核心代码模式:
python
from langchain.agents import create_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.tools import tool
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
@tool
def my_tool(input: str) -> str:
"""工具描述"""
return f"处理结果: {input}"
agent = create_agent(
model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-5-20250929"),
tools=[my_tool],
system_prompt="你的角色定义",
checkpointer=InMemorySaver(),
)2.3 Philosophy - 设计理念
理解 LangChain 的核心设计思想:
五大核心信念
- LLM 是变革性技术 - 强大的新范式
- 数据整合至关重要 - 连接外部数据源
- Agent 化是未来 - 自主决策、工具调用
- 仍处于早期阶段 - 最佳实践快速演进
- 生产挑战依然存在 - 可靠性、成本控制
两大核心焦点
| 焦点 | 说明 |
|---|---|
| 模型标准化 | 统一接口,避免供应商锁定 |
| 复杂编排 | 动态工具使用,多步推理 |
本章内容
| 章节 | 内容 | 你将学到 |
|---|---|---|
| 2.1 Install | 安装 | 环境搭建、依赖安装、API 配置 |
| 2.2 Quickstart | 快速开始 | 创建 Agent、工具定义、记忆管理 |
| 2.3 Philosophy | 设计理念 | 核心信念、架构演进、最佳实践 |
学习路径
你在这里
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│ 2.1 Install │ ──► │2.2 Quickstart│ ──► │2.3 Philosophy│
│ 10 分钟 │ │ 20 分钟 │ │ 15 分钟 │
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│ 3.0 Core │
│ Components │
└─────────────────┘常见问题
Q: 需要什么 Python 版本?
A: Python 3.10 或更高版本。
Q: 必须使用付费 API 吗?
A: 可以使用 Ollama 运行本地模型,无需 API 费用。
Q: 如何调试 Agent?
A: 使用 LangSmith 进行可视化调试和追踪。
准备好了吗?
让我们开始吧!前往 2.1 Install 完成安装。
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