【AI智能体】Langchain 主流大模型调用与对话API使用详解

逆风飞翔的小叔

新星创作者: 大数据技术领域

2026-09-19 09:16:32

【AI智能体】Langchain 主流大模型调用与对话API使用详解-CSDN博客

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本篇分享了LangChain Agent API快速搭建智能体的方法，通过create_tool_calling_agent创建模型和工具的Agent，并使用AgentExecutor执行Agent。

面对现状，LangChain是如何快速将大模型构建为AI Agent智能体呢？本期分享笔者将和大家一起学习LangChain Agent API的调用方法~

在人工智能技术迅猛发展的今天，大型语言模型(LLM)已成为推动技术创新的核心引擎。从ChatGPT到Gemini，从Claude到文心一言，这些强大的AI模型正在重塑我们与计算机交互的方式，也为开发者提供了前所未有的机遇。然而，如何将这些前沿技术真正落地到实际应用中，构建出真正智能、实用的AI代理(Agent)，仍是许多开发者面临的挑战。Java作为企业级应用开发的主流语言，在全球拥有庞大的开发者生态和丰富的应用场景。

本文介绍了如何通过LangChain框架和API接口构建AI智能体。首先解释了LangChain作为智能体框架的作用，以及API作为AI接口的功能。详细说明了搭建环境的四个前提条件：安装Python、编程软件、包管理工具和LangChain包。重点介绍了获取API权限的步骤，包括通过代理平台CloseAI注册、充值并获取密钥。最后提供了完整的Python代码示例，展示如何调用ChatGPT模型进行问答交互，实现智能体的基本功能。文章为初学者提供了构建AI智能体的完整流程指南。

大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题，精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷，本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统，融合监测、气象、工业排放与交通四类数据，构建基于时空注意力的LSTM（STAM-LSTM）预测模型与基于正定矩阵因子分解（PMF）的源解析模型，形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。系统实现四类数据时空对齐与融合，构建时序与空间邻域特征，以普通克里金插值生成1km网格浓度场；STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重，以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度；PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子，量化各源全年贡献度并分析时空演变。实验表明：STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88，相对LSTM基线（30.2）提升18.5%；普通克里金插值误差8.9，优于反距离加权（11.4）；源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源，冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%，下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点；减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%，与源贡献度排序一致。系统按五模块14组件实现，功能测试16项用例全部通过，为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。【课程报告内容】摘要第1章绪论第2章相关技术与理论第3章系统需求分析第4章系统总体设计第5章系统详细设计与实现第6章系统测试与分析第7章总结与展望参考文献附件-实现指南

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