如何构建自定义代理
LangChain 允许开发者构建自定义代理（Custom Agent），以实现更加灵活的任务调度和工具调用。自定义代理可以根据具体的需求和工作流程来进行配置，适合处理复杂的任务链条或高度定制化的工具调用场景。
1. 自定义代理的核心概念
自定义代理是基于 LangChain 代理框架构建的任务调度器。通过实现自定义逻辑，代理可以分析输入、动态选择工具并执行任务。这种代理的主要目的是应对更加复杂或特定的工作流程。例如，结合多个 API 调用、数据处理和复杂决策逻辑。
2. 构建自定义代理的步骤
构建一个自定义代理通常包括以下几个步骤：
- 定义任务和工具：确定代理需要执行的任务，并封装成可以被调用的工具。
- 解析输入指令：代理需要能够解析用户的输入，并基于输入来决定调用哪些工具。
- 执行工具调用：代理根据解析结果调用相关工具，并处理返回的数据。
- 整合执行结果：将工具执行结果进行整合，并返回给用户或传递给下一步的任务。
- 处理任务流转：代理可以包含复杂的任务逻辑，在处理完一个任务后继续执行后续任务。
3. 定义自定义工具
在构建自定义代理之前，我们首先需要定义所使用的工具。工具是自定义代理的基本构件，可以是外部 API、内部函数或其他逻辑操作。
示例：定义简单的天气查询工具
from langchain.tools import BaseTool
class WeatherTool(BaseTool):
name = "weather"
description = "查询某个城市的天气信息"
def _run(self, city: str):
# 假设调用一个天气 API
return f"当前 {city} 的天气是晴朗，25 摄氏度。"
# 创建工具实例
weather_tool = WeatherTool()
4. 创建自定义代理
在 LangChain 中，我们可以通过继承 BaseAgent 类来自定义代理。自定义代理需要实现以下几个关键部分：
- _run 方法：定义任务执行的主逻辑。
- 工具选择逻辑：根据输入动态选择要调用的工具。
示例：构建一个简单的自定义代理
from langchain.agents import BaseAgent
class CustomWeatherAgent(BaseAgent):
description = "这是一个自定义天气查询代理"
def _run(self, user_input: str):
if "天气" in user_input:
# 假设输入为“查询上海的天气”
city = user_input.split("查询")[1].strip()
return weather_tool.run(city)
else:
return "抱歉，我只能帮助查询天气。"
# 创建自定义代理实例
agent = CustomWeatherAgent()
# 使用代理
response = agent.run("查询上海的天气")
print(response)
在这个例子中，代理会解析用户输入，并根据输入调用天气查询工具。如果输入包含“天气”这个关键词，代理将从输入中提取城市名称，并调用 weather_tool 获取天气信息。
5. 动态工具选择
自定义代理的一个强大特性是能够动态选择工具。在某些场景下，用户的输入可能会对应多个任务，代理需要根据输入内容选择最合适的工具来执行任务。
示例：动态工具选择代理
class DynamicToolAgent(BaseAgent):
def _run(self, user_input: str):
if "天气" in user_input:
city = user_input.split("查询")[1].strip()
return weather_tool.run(city)
elif "时间" in user_input:
return "当前时间是12:30PM。" # 简单的时间工具示例
else:
return "抱歉，我只能帮助查询天气或时间。"
# 使用代理
agent = DynamicToolAgent()
response = agent.run("查询北京的天气")
print(response)
response = agent.run("现在的时间是什么？")
print(response)
在这个例子中，代理根据输入内容的不同，调用不同的工具来处理天气查询或时间查询任务。这种动态工具选择机制非常适合多任务场景。
6. 处理复杂任务流
自定义代理不仅可以处理简单的任务，还可以通过集成多个工具和链条来处理复杂的任务流。例如，代理可以先调用一个 API 获取数据，然后将数据传递给下一个工具或链条进行处理，直到完成整个任务流。
示例：处理复杂任务流
class ComplexTaskAgent(BaseAgent):
def _run(self, user_input: str):
if "天气" in user_input:
city = user_input.split("查询")[1].strip()
weather_info = weather_tool.run(city)
# 假设我们有一个工具来分析天气并生成报告
report = f"根据获取的数据：{weather_info}，预计今日无雨。"
return report
else:
return "抱歉，我只能帮助查询天气并生成报告。"
# 使用代理
agent = ComplexTaskAgent()
response = agent.run("查询北京的天气")
print(response)
在这个示例中，代理不仅调用了天气查询工具，还执行了进一步的数据处理（生成报告）。这种结构使得代理能够处理更复杂的任务，并将任务的不同部分分离到多个工具中。
7. 异步自定义代理
在某些场景下，工具调用可能涉及耗时的操作（如外部 API 请求），此时可以使用异步代理来提升效率。LangChain 支持异步调用工具，使代理能够在等待工具执行的过程中处理其他任务。
示例：异步自定义代理
import asyncio
from langchain.agents import BaseAgent
class AsyncWeatherAgent(BaseAgent):
async def _run(self, user_input: str):
if "天气" in user_input:
city = user_input.split("查询")[1].strip()
return await weather_tool.run(city)
else:
return "抱歉，我只能帮助查询天气。"
# 使用异步代理
async def main():
agent = AsyncWeatherAgent()
response = await agent.run("查询上海的天气")
print(response)
asyncio.run(main())
通过使用异步自定义代理，代理可以在工具执行的同时处理其他任务或等待结果，大大提高了复杂任务的处理效率。
8. 处理错误与异常
在构建自定义代理时，处理工具调用中的错误和异常是非常重要的。LangChain 提供了基本的错误处理机制，开发者可以根据需求进一步自定义异常处理逻辑。
示例：处理工具调用错误
class SafeWeatherAgent(BaseAgent):
def _run(self, user_input: str):
try:
if "天气" in user_input:
city = user_input.split("查询")[1].strip()
return weather_tool.run(city)
else:
return "抱歉，我只能帮助查询天气。"
except Exception as e:
return f"发生错误：{str(e)}"
# 使用安全代理
agent = SafeWeatherAgent()
response = agent.run("查询上海的天气")
print(response)
通过这种方式，自定义代理能够处理工具调用中的各种异常，确保代理在运行过程中保持稳定。
9. 总结
自定义代理是 LangChain 中非常灵活的组件，开发者可以根据具体需求构建自定义代理，实现复杂的任务调度和工具调用。通过定义自定义工具、解析用户输入、动态选择工具、处理复杂任务流和异步调用，自定义代理能够适应各种复杂应用场景。在未来，随着智能应用的发展，自定义代理将发挥越来越重要的作用。