【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
2026-09-20 08:28:00
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深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程（六）—两行代码LangChain Agent API快速搭建智能体
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。
第一章.干货干货！！！Langchain4j对接AI大模型-开发自己的智能体
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。
深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程（六）—LangChain Agent API快速搭建智能体
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~
使用LangChain调用api搭建自己的第一个智能体
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。
【LangChain大模型应用与多智能体开发 ② 接入智谱AI】
本文摘要： 文章详细介绍了智谱AI的GLM-4大模型及其在LangChain中的集成方法。GLM-4作为新一代基座模型，在性能、长文本处理和多模态能力上显著提升，支持复杂任务自动规划和工具调用。主要内容包括：1) GLM-4的基础能力、指令跟随、对齐能力和多模态表现；2) 通过Python SDK调用智谱API的完整流程；3) 在LangChain中封装自定义ZhipuAIGLM4类的实现细节，涵盖类定义、核心方法封装（invoke/stream）及与LangChain的兼容适配；4) 提供完整的调用示例代
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