LangChain Agent 开发第一天：先把最小 Demo 跑起来

今天先不讲复杂概念也不急着做完整项目。第一天的目标很简单创建一个 LangChain Agent 项目配置好模型接口并跑通一个最基础的 Agent 示例。只要这一步能跑通后面再加工具、记忆、工作流、前端页面都会顺很多。01 创建项目目录先在电脑上创建一个项目文件夹例如langchain_agent文件夹名称可以按自己的习惯来。创建完成后用 VS Code 打开这个目录如果你习惯使用 PyCharm、Cursor 或其他 IDE也可以直接用自己熟悉的工具。LangChain 官方文档地址Home - Docs by LangChain02 安装 LangChain项目打开后先安装 LangChainpip install -U langchain deepagents注意LangChain 对 Python 版本有要求建议使用 Python 3.10 以上版本。Pasted image 20260705160640.png安装完成后我们还需要让 LangChain 能够调用大模型。由于国内网络环境可能无法直接访问 OpenAI这里使用兼容 OpenAI 接口格式的第三方模型服务。我这里推荐使用硅基流动硅基流动统一登录新用户通常会有赠送额度用来做本地测试基本够用。03 使用 dotenv 管理密钥为了避免直接修改系统环境变量建议安装python-dotenvpip install python-dotenv这样我们可以把接口地址和 API Key 写在项目目录下的.env文件里代码运行时自动读取。在项目目录下创建两个文件.env test.py在.env文件中添加OPENAI_BASE_URLhttps://api.siliconflow.cn/v1 OPENAI_API_KEY自己控制台上获取到的密钥提醒.env文件里会保存密钥不建议上传到公开仓库。04 检查环境变量是否读取成功接着在test.py中写入下面这段代码from dotenv import load_dotenv import os load_dotenv() if not os.environ.get(OPENAI_API_KEY): print(OPENAI_API_KEY 没有在 .env 文件中找到。请在运行程序前设置环境变量或在 .env 文件中添加 OPENAI_API_KEY。) if not os.environ.get(OPENAI_BASE_URL): print(OPENAI_BASE_URL 没有在 .env 文件中找到。请在运行程序前设置环境变量或在 .env 文件中添加 OPENAI_BASE_URL。)运行test.py。如果没有弹出任何提示说明.env中的配置已经被成功读取。05 创建第一个 Agent环境准备好之后在项目目录下创建main.py文件。这里先写一个最小可运行版本让 Agent 调用一个简单的天气工具函数。from langchain.agents import create_agent from dotenv import load_dotenv load_dotenv() def get_weather(city: str) - str: Get weather for a given city. return fIts always sunny in {city}! agent create_agent( modelopenai:deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash, tools[get_weather], system_promptYou are a helpful assistant, ) result agent.invoke( {messages: [{role: user, content: 今天昆明的天气怎么样}]} ) print(result[messages][-1].content_blocks)运行main.py后如果终端里能看到模型输出就说明这个最基础的 Agent 已经跑通了。06 如果报错怎么办第一次配置环境时报错很正常。常见问题一般集中在这几类Python 版本过低依赖包没有安装成功.env文件名写错OPENAI_API_KEY没有填写或复制错误模型名称写错当前网络无法访问接口地址。遇到报错时可以把报错信息交给 AI 辅助分析但不要完全依赖它。更好的方式是先看清楚报错位置是依赖安装问题、环境变量问题还是模型接口调用问题。定位清楚之后解决速度会快很多。小结今天完成了 LangChain Agent 开发的第一步创建项目目录安装 LangChain使用.env管理模型接口配置验证环境变量是否读取成功跑通一个最基础的 Agent 示例。到这里一个最小可用的 Agent 项目骨架就搭好了。下一步就可以继续给 Agent 增加更真实的工具能力比如查询天气、读取文件、调用数据库或者接入自己的业务接口。