LangGraph全家桶使用 - AI创想

LANGSMITH_TRACING="true"
LANGSMITH_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
LANGSMITH_API_KEY='langsmith api key'
LANGSMITH_PROJECT='项目名称'
OPENWEATHER_API_KEY="天气助手API KEY"

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import json
import os
import httpx
import dotenv
from loguru import logger
from pydantic import Field, BaseModel
from langchain_core.tools import tool
# 加载环境变量配置
dotenv.load_dotenv()classWeatherQuery(BaseModel):"""
天气查询参数模型类，用于定义天气查询工具的输入参数结构。
:param city: 城市名称，字符串类型，表示要查询天气的城市
"""
city:str= Field(description="城市名称")classWriteQuery(BaseModel):"""
写入查询模型类
用于定义需要写入文档的内容结构，继承自BaseModel基类
属性:
content (str): 需要写入文档的具体内容，包含详细的描述信息
"""
content:str= Field(description="需要写入文档的具体内容")@tool(args_schema=WeatherQuery)defget_weather(city):"""
查询指定城市的即时天气信息。
:param city: 必要参数，字符串类型，表示要查询天气的城市名称。
注意：中国城市需使用其英文名称，如 "Beijing" 表示北京。
:return: 返回 OpenWeather API 的响应结果，URL 为
https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather。
响应内容为 JSON 格式的字符串，包含详细的天气数据。
"""# 构建请求 URL
url ="https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"# 设置查询参数
params ={"q": city,# 城市名称"appid": os.getenv("OPENWEATHER_API_KEY"),# 从环境变量中读取 API Key"units":"metric",# 使用摄氏度作为温度单位"lang":"zh_cn"# 返回简体中文的天气描述}# 发送 GET 请求并获取响应
response = httpx.get(url, params=params)# 将响应解析为 JSON 并序列化为字符串返回
data = response.json()
logger.info(f"查询天气结果：{json.dumps(data)}")return json.dumps(data)@tool(args_schema=WriteQuery)defwrite_file(content):"""
将指定内容写入本地文件
参数:
content (str): 要写入文件的文本内容
返回值:
str: 表示写入操作成功完成的提示信息
"""# 将内容写入res.txt文件，使用utf-8编码确保中文字符正确保存withopen('res.txt','w', encoding='utf-8')as f:
f.write(content)
logger.info(f"已成功写入本地文件，写入内容：{content}")return"已成功写入本地文件。"

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from langchain_ollama import ChatOllama
from tools import get_weather, write_file
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
# 初始化本地大语言模型，配置基础URL、模型名称和推理模式
llm = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="deepseek-r1:8b", reasoning=False)# 定义工具列表，包含天气查询、写入文件工具
tools =[get_weather, write_file]# 创建ReAct代理，结合语言模型和工具函数
agent = create_react_agent(model=llm, tools=tools)

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{"dependencies":["./"],"graphs":{"chatbot":"./main.py:agent"},"env":".env"}

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