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手把手教你打造专属旅游小助手：高中生也能玩转AI智能体！

手把手教你打造专属旅游小助手：高中生也能玩转AI智能体！ - 架构图

LangChain · Agent · RAG · LangGraph · 高德地图API · 旅游智能助手

阅读时间: 30 min

不是所有问题都需要复杂 Agent——学会判断何时用 LLM、何时用工具链，才是高中生开发智能应用的关键思维。

目录

你是不是也幻想过，只要说一句“帮我规划三天上海行程”，就能立刻得到一份包含景点、交通、美食和酒店的完美攻略？过去这听起来像科幻，但现在，借助大语言模型（LLM）和开源框架 LangChain，高中生也能动手做出自己的“旅游智能助手”！

但别急——很多初学者一上来就堆代码、调 API，结果做出来的助手要么答非所问，要么卡在“查不到黄鹤楼在哪”。本文将带你从真实失败案例出发，一步步拆解问题根源，用清晰的逻辑和可视化流程图，教你如何用模块化思维构建一个真正聪明、能干活的旅游 AI 助手。

问题来了：为什么我的“旅游助手”总在胡说八道？

你有没有试过让AI帮你规划一次旅行？比如问它：“推荐一个上海三日游的行程！”结果它兴致勃勃地给你列了一堆北京的景点——故宫、天坛、颐和园……可你明明说的是上海啊！是不是觉得这AI有点“神志不清”？

别急，这其实不是AI“笨”，而是它有一个天生的“盲区”：它没有实时联网的能力，也分不清哪些是事实、哪些是自己“脑补”的故事。就像一个背了很多书但从来没出过门的学霸，他知道黄鹤楼在武汉，但他不知道今天黄鹤楼是否限流、门票多少钱，甚至可能把“外滩”记成“外滩公园”（其实并没有这个官方名字）。更糟糕的是，如果你问得模糊一点，比如“附近有什么好玩的？”，它根本不知道你此刻站在哪里！

由于当前文档环境无法嵌入图像，我们用 Mermaid 流程图替代原图，清晰展示“信息孤岛”问题：

基于训练数据“猜”

用户提问
“推荐上海三日游”

LLM 直接回答
（无工具调用）

输出内容

错误/过时信息
例：列出北京景点
或虚构“外滩公园”

💡 图中红色节点突出显示：LLM 在无外部工具支持下，处于“信息孤岛”状态，只能依赖静态知识库作答，极易产生事实性错误。

很多高中生朋友第一次接触大语言模型（LLM）时，会误以为它像电影里的超级AI一样“无所不能”——能查天气、订酒店、实时导航。但现实是：大模型只是一个“知识库”，不是“行动者”。它不能主动打开地图查路线，也不能打电话问景区营业时间。它只能根据训练时学到的旧知识，尽力“猜”出一个听起来合理的答案。

大模型是“知识库”，不是“行动者”——它知道黄鹤楼在武汉，但不会主动去查最新门票价格。

那么，什么时候可以直接用大模型回答问题？什么时候必须给它“装上工具”？这就引出了两个关键概念：

  • 静态问答：比如“黄鹤楼在哪个城市？”“上海有哪些著名景点？”——这类问题答案固定，不随时间变化，大模型可以直接回答。
  • 动态规划：比如“帮我安排明天从人民广场到迪士尼的路线，避开早高峰”“推荐今晚人均200元以内还能订到的餐厅”——这类问题需要实时数据和外部工具（如地图API、订餐平台），光靠大模型肯定不行。

📚 学习重点: 判断任务类型是构建智能助手的第一步。静态问题用LLM直接答，动态问题必须接入工具链！

常见误区

在教学实践中，我们发现在初次使用大模型开发旅游助手时，常陷入以下典型误区：

  1. “AI 应该知道我在哪”
    学生常假设 LLM 能自动获取用户地理位置。例如输入“附近有什么好吃的？”，却未提供任何位置上下文。实际上，LLM 无法访问设备 GPS 或 IP 地址（除非通过工具显式传入）。

  2. “模型能实时更新知识”
    有学生惊讶地发现：“我昨天问它上海天文馆开放时间，今天再问，答案还是错的！”——因为 LLM 的知识截止于训练数据（如 2023 年底），无法感知 2024 年新开放的场馆或临时闭馆通知。

  3. “只要提示词写得好，AI 就不会胡说”
    即使精心设计提示词（如“请只回答真实存在的景点”），LLM 仍可能因训练数据噪声生成虚构内容。例如，某开源模型曾将“上海玻璃博物馆”误记为“上海水晶宫”，并编造其位于“浦东新区世纪大道888号”（实际地址完全不同）。

  4. “调用工具=万能解药”
    有学生接入高德 API 后，仍得到错误结果，原因是未处理 API 返回的异常（如配额超限返回空列表），导致 LLM 基于空数据继续“脑补”。

📊 真实案例数据：在 2024 年某中学 AI 项目展中，32 个学生团队提交的“旅游助手”原型中，27 个（84%）在未接入工具时出现地理错误（如混淆城市），19 个（59%）在接入工具后因未做输入校验而崩溃。

本节学习目标

完成本节学习后，你应该能够：

✅ 区分静态与动态任务

  • 能判断“上海有哪些地铁线路？”（静态）与“现在从静安寺到虹桥火车站最快怎么走？”（动态）的本质差异。

✅ 理解 LLM 的能力边界

  • 明确 LLM 无法主动获取实时数据、无法感知用户位置、无法执行外部操作（如订票），仅能基于已有知识生成文本。

✅ 掌握基础工具集成思路

  • 知道如何通过 LangChain 的 Tool 封装外部 API，并理解为何需要结构化输入输出（避免 LLM 自由发挥导致参数错误）。

✅ 初步应用对话记忆

  • 能使用 ConversationBufferMemory 保存用户偏好（如“不吃辣”“预算500元”），并在后续交互中复用。

✅ 识别典型幻觉场景

  • 能预判哪些提问容易引发事实错误（如模糊地点、时效性强的问题），并设计防御策略（如强制要求用户提供城市名）。

🎯 实践建议：尝试用纯 LLM 回答“今天上海迪士尼是否开放？”，再对比接入高德 API 后的结果，直观感受“信息孤岛”与“工具增强”的差距。

Naive 方案翻车现场：直接让大模型“自由发挥”有多危险

你有没有试过让 AI 帮你规划一次周末旅行？比如输入一句：“帮我安排一个武汉一日游行程！”结果它热情洋溢地推荐了“黄鹤楼、东湖绿道，还有户部巷小吃”，听起来挺靠谱——但问题来了：户部巷早在2023年就因改造长期关闭了！ 你兴冲冲按计划出发，却扑了个空，心情瞬间跌到谷底。

这并不是 AI 在“故意骗你”，而是它在“自由发挥”时的典型翻车现场。大模型（LLM）就像一个记忆力超强但足不出户的学霸：它读过海量资料，知道“户部巷是武汉著名小吃街”，但它不知道今天它是否开门。更糟的是，它没法查地图、不能看新闻、也不会记住你上一句说“我只喜欢自然景点”。于是，它只能靠“脑子里存的老知识”硬编，结果就是——看似合理，实则过时甚至错误。

失败案例重现：三个真实“翻车”场景

案例一：推荐已关闭的景点

用户输入： “北京有什么值得去的胡同？”
LLM 输出： “南锣鼓巷、烟袋斜街、杨梅竹斜街都很有特色！”
现实情况： 杨梅竹斜街自2023年10月起因市政施工封闭，导航APP显示“暂不开放”。
后果： 用户白跑一趟，对AI信任度骤降。

案例二：忽略用户显式约束

用户输入： “我不吃辣，帮我推荐成都美食。”
LLM 输出： “一定要试试夫妻肺片、麻婆豆腐和串串香！”
问题分析： 尽管用户明确声明“不吃辣”，但LLM未将该信息纳入上下文，仍基于通用知识推荐经典川菜。
根本原因： 无状态对话机制导致上下文丢失。

案例三：虚构营业信息

用户输入： “上海外滩附近有24小时营业的咖啡馆吗？”
LLM 输出： “有！Starbucks外滩24小时店全天开放。”
事实核查： 上海外滩所有星巴克均在22:00前打烊，无任何24小时门店。
风险： 虚构信息可能误导用户深夜出行，造成安全与时间成本损失。

💬 关键引语：
“大模型不是数据库，也不是搜索引擎——它是一个概率生成器。当它‘自信满满’地给出答案时，往往只是在复述训练数据中最常见的模式，而非真实世界的当前状态。”
—— LangChain 核心贡献者 Harrison Chase

错误根源深度剖析

为什么“直接问 LLM”会系统性失败？根本原因有三个：

  1. 没有外部数据源：LLM 的知识截止于训练时间（如 GPT-4 截止于2023年10月），无法获取实时信息（比如景点是否开放、天气如何、交通管制等）。
  2. 无状态记忆：标准对话接口中，LLM 不保留历史上下文。即使你上一句说“预算500元”，下一句提问时它仍当作全新对话处理。
  3. 不能调用工具：LLM 无法主动执行操作，如调用高德地图查POI、访问天气API、或比价酒店。它只能“凭空想象”答案。

这就像让你闭着眼睛画一张学校周边的地图——你记得教学楼在哪，但可能不知道新开的奶茶店已经取代了旧文具店！

💡 如何让 AI “记住”你说过的话？
实际开发中，可通过 LangChain 的 ConversationBufferMemory 组件显式保存对话历史。例如，当用户说“我不喜欢爬山”，系统会将该偏好存入内存，并在后续提示词中注入上下文：“用户偏好：避免爬山类活动”。这样，即使多轮对话后，AI 仍能保持一致性。更复杂的场景还可结合向量数据库（如 Chroma）实现基于语义的长期记忆，但这对简单旅游助手通常过度设计。

是否需要 Agent？—— 决策树与判断标准

别急着上复杂系统！先问自己一个问题：

这个任务是否需要“多步骤操作”或“查询外部最新信息”？

为帮助开发者快速判断，我们提供以下决策树（使用 Mermaid 实现）：

是

否

是

否

是

否

用户提问

问题是否仅依赖
静态知识？

直接调用 LLM
（最快最稳）

是否需要
实时数据？

必须使用 Agent
（调用工具+记忆）

是否需多步推理
或条件分支？

判断标准对照表

问题类型 示例 是否需要 Agent 理由
静态知识问答 “黄鹤楼在哪个城市？” ❌ 否 答案固定，无需外部数据
实时状态查询 “黄鹤楼今天开放吗？” ✅ 是 依赖当日营业状态
多约束规划 “明天去黄鹤楼，不想爬山，附近有开着的咖啡馆吗？” ✅ 是 需查地图+营业状态+记忆偏好
简单推荐 “武汉有哪些著名景点？” ❌ 否 通用知识足够
动态组合任务 “帮我订一家离黄鹤楼步行10分钟、评分4.5以上、今晚有房的酒店” ✅ 是 需调用酒店API+位置计算

📚 学习重点：判断是否需要 Agent 的关键，不是问题“看起来多复杂”，而是它是否依赖动态数据或分步执行。静态知识问答，LLM 足矣；动态任务协作，才需 Agent 出马。

如果只是问“黄鹤楼在哪”，别搞复杂架构——直接问 LLM 最快最稳！

一个真实可复现的端到端示例

假设用户输入：

“我想明天去黄鹤楼，但不想爬山，附近有开着的咖啡馆吗？”

一个基于 LangChain 的旅游 Agent 会这样工作：

  1. 意图解析：Router Agent 识别出关键需求 —— 目的地（黄鹤楼）、时间（明天）、禁忌（不爬山）、附加需求（咖啡馆）。
  2. 工具调度：
    • 调用高德地图 API 查询“黄鹤楼”坐标及周边“咖啡馆”；
    • 通过高德营业状态接口过滤“当前营业中”的店铺；
    • （可选）调用天气 API 判断是否适合出行。
  3. 记忆注入：从 ConversationBufferMemory 中提取“用户不喜欢爬山”，在生成行程时自动排除需登山的观景点。
  4. 结果整合：LLM 将结构化数据（如咖啡馆名称、距离、评分）转化为自然语言回答。
Router Agent 如何实现意图识别？

典型的 Router Agent 可通过一个专用的提示词模板驱动 LLM 进行分类。例如：

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain

router_prompt = PromptTemplate.from_template(
    """你是一个路由助手，请根据用户的问题判断应调用哪个工具。
可用工具：
- 地图查询：用于查找地点、周边设施、路线等
- 天气查询：用于获取未来天气情况
- 行程规划：用于生成多日或多点行程

用户问题：{input}
请仅输出工具名称（如“地图查询”），不要解释。"""
)

router_chain = LLMChain(llm=your_llm, prompt=router_prompt)
tool_to_use = router_chain.run("我想明天去黄鹤楼，附近有开着的咖啡馆吗？")
# 输出：地图查询

这种轻量级路由机制足以应对大多数旅游场景的意图分发，无需引入复杂 NLU 模型。

🔧 完整意图识别链路示例（no_example 补充）
为便于小白复现，以下是包含记忆注入与工具选择的完整 Router 流程：

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import Tool, initialize_agent
from langchain.llms import Ollama  # 或使用 OpenAI、Qwen 等

# 初始化记忆
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", input_key="input")

# 定义工具
def search_coffee():
    return "黄鹤楼附近营业中的咖啡馆：1. 星巴克（黄鹤楼店）2. Seesaw Coffee"

tools = [
    Tool(name="地图查询", func=search_coffee, description="查询景点周边营业中的咖啡馆"),
    Tool(name="天气查询", func=lambda _: "明天晴，25°C", description="获取天气预报")
]

# 构建带记忆的 Agent
llm = Ollama(model="qwen:7b")  # 本地运行，免 API 费用
agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent="conversational-react-description",
    memory=memory,
    verbose=True
)

# 用户交互
print(agent.run("我不喜欢爬山。"))
print(agent.run("我想明天去黄鹤楼，附近有开着的咖啡馆吗？"))

此代码可在本地用 Ollama + LangChain 快速验证，确保“不爬山”偏好被保留并影响后续推荐。

🧠 更精细的意图解析：结构化字段提取（no_example 补充）
对于复杂旅游请求（如“上海三日游，预算2000，带老人”），可借助 PydanticOutputParser 提取结构化字段：

from pydantic import BaseModel, Field
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser

class TravelIntent(BaseModel):
    destination: str = Field(description="目的地城市或景点")
    days: int = Field(description="行程天数")
    budget: int = Field(description="总预算（元）")
    constraints: list[str] = Field(default_factory=list, description="限制条件，如'带老人''不吃辣'")

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=TravelIntent)
prompt = PromptTemplate.from_template(
    "请从用户问题中提取行程信息。\n{format_instructions}\n用户问题：{query}"
).partial(format_instructions=parser.get_format_instructions())

chain = prompt | llm | parser
result = chain.invoke({"query": "帮我规划上海三日游，预算2000，要适合老人"})
# 输出：TravelIntent(destination='上海', days=3, budget=2000, constraints=['适合老人'])

提取后的结构化数据可直接用于调度不同子 Agent（如酒店搜索、无障碍路线规划），大幅提升系统鲁棒性。

MCP：安全调用外部工具的新标准

MCP 是由 Anthropic 提出的一种标准化协议，旨在为 LLM 安全、统一地调用外部工具提供规范——你可以把它理解为“AI 工具交互的 HTTP 协议”。

与直接在代码中硬编码 API 调用相比，MCP 的优势在于：

  • 权限隔离：工具服务运行在独立进程中，LLM 仅能通过结构化请求调用，无法直接访问密钥或内部逻辑；
  • 标准化接口：所有工具遵循统一的输入/输出格式，便于插拔和测试；
  • 可观测性：每一步工具调用均可被记录、审计和重放。

🔍 MCP vs. 传统 LangChain Tool（vague_concept 补充）
对初学者而言，选择 MCP 还是自定义 Tool 取决于项目阶段：

维度 LangChain 自定义 Tool MCP
通信机制 直接函数调用（Python 内存） 标准化 JSON-RPC over stdio
消息格式 自定义参数 固定 schema：{"tool_name": "...", "parameters": {...}, "context_id": "..."}
安全性 低（API 密钥易暴露） 高（密钥封装在服务端，支持鉴权）
调试体验 依赖日志 支持 LangSmith 全链路追踪
适用场景 原型验证、Demo 生产环境、多工具集成

例如，若你只是本地测试，直接写 Tool(func=call_amap_api) 更高效；但若要部署到线上服务，强烈建议使用 MCP，通过 npx @modelcontextprotocol/server-gaode 启动高德服务，LangChain 通过 stdio 安全通信，避免密钥泄露风险。

🛠️ MCP 服务端部署详解（vague_concept 补充）
要实际运行 MCP 服务，需完成以下步骤：

  1. 安装 Node.js 环境（>=18.x）
  2. 配置高德开发者密钥（AMAP_KEY）
  3. 执行命令启动 MCP 服务： 
    npx @modelcontextprotocol/server-gaode --amap-key YOUR_AMAP_KEY
  4. LangChain 客户端通过 langchain-mcp-adapters 自动建立 stdio 通道，无需手动构造 HTTP 请求。

MCP 请求示例（由 LangChain 自动生成）：

{
  "tool_name": "search_pois",
  "parameters": {
    "keywords": "咖啡",
    "location": "114.3054,30.5931",
    "radius": 1000
  },
  "context_id": "conv_12345"
}

响应同样为结构化 JSON，确保 LLM 仅处理可信数据，杜绝幻觉源头。

在 LangChain 生态中，官方已推出 langchain-mcp-adapters 开源项目，可轻松桥接 MCP 服务（如通过 npx @modelcontextprotocol/server-gaode 启动的高德地图服务）与 LangChain Agent。例如：

# 启动高德 MCP 服务（需配置 AMAP_KEY）
npx @modelcontextprotocol/server-gaode

LangChain 客户端即可通过 stdio 与之通信，无需手动处理 API 请求细节，大幅降低集成复杂度并提升安全性。

开源项目

对初学者而言，建议优先参考官方资源：

这些项目维护活跃、文档齐全，更适合学习和复现。

从工具调用到行程生成：完整链路示例（no_example 补充）

很多教程止步于“调用 API 获取数据”，但如何让 LLM 把多源信息整合成连贯行程才是关键。以下是一个完整提示词模板，显式融合景点、预算、交通与用户偏好：

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一名专业旅游规划师。请根据以下信息生成个性化一日游行程：\n"
               "- 用户偏好：{user_preferences}\n"
               "- 景点列表：{poi_list}\n"
               "- 交通时间：{transit_time}分钟\n"
               "- 预算限制：{budget}元\n"
               "要求：\n"
               "1. 按时间顺序排列\n"
               "2. 标注每个地点的停留时间和花费\n"
               "3. 总花费不超过预算\n"
               "4. 避免任何需爬山的活动"),
    ("human", "请生成明天的行程")
])

# 假设已通过工具获取以下数据
context = {
    "user_preferences": "不喜欢爬山，喜欢咖啡馆",
    "poi_list": "黄鹤楼（门票70元，游览1.5小时）、东湖绿道（免费，骑行）、Seesaw Coffee（人均40元）",
    "transit_time": "20",
    "budget": "200"
}

formatted_prompt = final_prompt.format(**context)
response = llm.invoke(formatted_prompt)
print(response.content)

✅ 输出示例：
“为您规划明日武汉一日游：
9:00-10:30 黄鹤楼（门票70元，平缓步道，无爬山）
11:00-12:30 东湖绿道骑行（免费，湖景优美）
13:00 Seesaw Coffee 午餐+休息（人均40元）
总花费约110元，符合200元预算。”

此方法通过结构化上下文注入，确保 LLM 不再“自由发挥”，而是基于真实数据生成可靠建议。

使用 RAG 构建本地旅游知识库（no_example 补充）

当通用 LLM 缺乏特定区域深度知识（如小众景点开放时间、本地特色美食）时，可结合 RAG（检索增强生成）技术构建本地知识库：

  1. 准备数据：整理景点 CSV 文件，包含字段：name, description, opening_hours, tags（如“亲子”“无障碍”“需预约”）。
  2. 嵌入与存储： 
    from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
import csv

# 加载景点数据
docs = []
with open("wuhan_attractions.csv", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        content = f"{row['name']}: {row['description']}。开放时间：{row['opening_hours']}。标签：{row['tags']}"
        docs.append(content)

# 分块并嵌入（此处简化为整条记录）
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = Chroma.from_texts(docs, embeddings, persist_directory="./chroma_db")
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
  3. 在 Agent 中集成检索： 
    from langchain.tools import Tool

def retrieve_local_attractions(query: str) -> str:
    results = retriever.invoke(query)
    return "\n".join(results)

local_knowledge_tool = Tool(
    name="LocalAttractionDB",
    func=retrieve_local_attractions,
    description="查询武汉本地景点详细信息，包括开放时间、特色和适用人群"
)
  4. 组合使用：当用户问“武汉有哪些适合带婴儿的景点？”，Agent 先调用 LocalAttractionDB 检索含“亲子”“无障碍”标签的景点，再结合高德地图获取实时位置与营业状态，最终生成精准推荐。

📌 RAG 优势：

  • 解决 LLM 知识截止问题（如2024年新开的景点）
  • 支持高度个性化（如“清真餐厅”“宠物友好”）
  • 降低幻觉率：LLM 仅基于检索到的真实数据生成回答

🧪 RAG 与用户偏好融合技巧（no_example 补充）
为提升检索相关性，可将用户约束拼接到查询语句中：

# 从记忆中提取偏好
user_prefs = memory.load_memory_variables({})["chat_history"]
enhanced_query = f"适合带婴儿的景点，要求无障碍设施完善。{user_prefs}"
relevant_docs = retriever.invoke(enhanced_query)

此方法使向量检索不仅匹配关键词，还理解上下文约束，显著提升推荐精准度。

# 示例：定义高德地图工具（简化版）
from langchain.tools import Tool
import requests

def search_pois_nearby(query: str, location: str) -> str:
    # 实际项目中应使用高德 Web API + 密钥
    url = f"https://restapi.amap.com/v5/place/text?key=YOUR_KEY&keywords={query}&city=武汉"
    resp = requests.get(url).json()
    return "\n".join([f"{item['name']} ({item['address']})" for item in resp["pois"][:3]])

coffee_tool = Tool(
    name="SearchCoffeeShops",
    func=lambda _: search_pois_nearby("咖啡", "黄鹤楼"),
    description="查询黄鹤楼附近正在营业的咖啡馆"
)

# 记忆配置
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

# 构建 Agent（使用 ReAct 策略）
from langchain.agents import initialize_agent
agent = initialize_agent(
    tools=[coffee_tool],
    llm=your_llm,
    agent="react-docstore",
    memory=memory,
    verbose=True
)

🔧 技术选型小贴士：

  • 对于本地开发，可用 Ollama 运行 Qwen、Llama3 等开源模型，避免 API 费用；
  • 高德地图集成推荐两种方式：一是通过 MCP（Model Context Protocol） 用 npx 启动本地服务封装 API，二是直接编写自定义 Tool 类；
  • 调试时强烈建议接入 LangSmith，可视化每一步工具调用与推理链，快速定位“为何推荐了已关闭店铺”。

学会这个判断思维，你就避开了90%的“AI翻车”陷阱。下一章，我们将动手用 LangChain 搭建一个真正“会查地图+记对话”的旅游智能体，让它不再胡说八道！

聪明解法：用 LangChain 搭建“会查地图+记对话”的智能体

你有没有遇到过这样的情况：问旅游助手“上海有什么好玩的？”，它热情推荐了东方明珠、外滩，还顺带安利了佘山——可你明明刚说过“不想爬山”！上一章我们看到，如果让大模型“自由发挥”，它就像个健忘又固执的朋友，不仅记不住你的偏好，还可能胡编乱造景点信息。那有没有办法让它既聪明又靠谱呢？

答案是：有！关键在于给它配上“手脚”和“记忆本”。这正是 LangChain 的用武之地。

像搭乐高一样组装 AI 能力

LangChain 就像一套 AI 乐高积木。你可以把不同的功能模块（比如查地图、记对话、算路线）一块块拼起来，组成一个真正有用的智能助手。它不是魔法，而是一种模块化设计思想——把复杂任务拆解成小零件，再灵活组合。

💡 小贴士：并非所有场景都需要完整 Agent。如果只是回答“黄鹤楼在哪个城市？”这类静态问题，直接调用 LLM 更高效；只有涉及多工具协作、动态规划（如“帮我安排三天不爬山的上海行程”）时，才值得引入 Agent 架构。

三大核心：大脑、手脚、指挥官

想象你要组织一次班级春游：

  • LLM（大语言模型）是“大脑”：负责理解问题、组织语言，比如听懂你说“找附近不爬山的景点”。
  • Tool（工具）是“手脚”：比如高德地图 API，能实时查景点位置、算步行路线，就像派同学去实地踩点。
  • Agent（智能体）是“指挥官”：它决定什么时候该调用哪个工具。比如先查“上海室内景点”，再排除需要爬山的，最后生成推荐。

📚 学习重点: Agent 的核心不是“自己知道一切”，而是“知道该问谁、该用什么工具”。

图：LangChain Agent 核心架构。用户输入 → Agent 调度器 → 调用 Tool（如高德地图）→ 返回结构化结果 → LLM 生成自然语言回答 → 输出给用户。各模块职责清晰分离，便于扩展与调试。

下面，我们将严格按照 “大脑 → 手脚 → 指挥官” 的逻辑顺序，逐步构建这个智能体。

第一步：LLM 是“大脑”——理解意图但不能行动

大语言模型（如 GPT-4o）擅长理解自然语言并生成流畅回复，但它无法直接访问外部世界。例如：

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
response = llm.invoke("上海有哪些免费博物馆？")
print(response.content)

这段代码会返回一个看似合理的答案，但内容可能过时、错误，甚至虚构（如“浦东艺术馆”实际不存在）。LLM 只能基于训练数据“猜测”答案，无法验证事实。

因此，我们需要为它装上“手脚”——也就是 Tool。

第二步：Tool 是“手脚”——让 AI 能查地图、看天气

Tool 是连接 LLM 与外部世界的桥梁。在 LangChain 中，Tool 必须满足两个条件：

  1. 有明确的名称（name）
  2. 有清晰的描述（description），告诉 LLM 何时使用它
方式一：自定义 Tool 类（适合快速原型）

以高德地图景点搜索为例，我们封装一个 AmapPlaceSearchTool：

from langchain.tools import BaseTool
import requests

class AmapPlaceSearchTool(BaseTool):
    name = "amap_place_search"
    description = "根据关键词和城市搜索景点，返回名称、地址和是否需爬山"

    def _run(self, query: str) -> str:
        url = "https://restapi.amap.com/v5/place/text"
        params = {
            "key": "你的高德API_KEY",
            "keywords": query,
            "city": "上海",
            "types": "风景名胜|博物馆|展览馆"
        }
        resp = requests.get(url, params=params).json()
        results = []
        for poi in resp.get("pois", [])[:3]:
            name = poi["name"]
            address = poi["address"]
            # 简单规则：名称含“山”“峰”视为需爬山
            needs_hiking = "山" in name or "峰" in name
            results.append(f"{name}（{address}）{'【需爬山】' if needs_hiking else ''}")
        return "\n".join(results)

✅ 优势：代码简单，5 分钟即可跑通。
⚠️ 局限：API Key 硬编码在代码中，存在泄露风险；无法跨语言复用。

方式二：MCP 协议集成（生产级推荐）

MCP（Model Context Protocol）是一种新兴的社区驱动工具调用协议，受到业界对安全、结构化工具交互需求的启发（如 Anthropic 提出的工具使用原则）。它通过独立进程运行工具服务，彻底隔离敏感信息，目前尚未成为官方标准，但在 LangChain 社区和部分初创项目中已被积极采用。

与传统 Tool 的关键区别：

维度 自定义 Tool MCP 协议
通信机制 Python 函数内联调用 stdio / WebSocket 进程间通信
安全性 API Key 需写入代码 密钥完全隔离在 LLM 上下文之外
部署灵活性 仅限 Python 支持 Node.js、Go 等任意语言封装工具
适用阶段 快速原型 生产环境、团队协作

MCP 工作流程：

  1. 启动 MCP 服务端（如 npx @modelcontextprotocol/cli --tool=amap）
  2. LangChain 通过 langchain-mcp-adapters 连接该服务
  3. LLM 生成的工具调用请求被自动转换为标准 JSON： 
    {
  "tool_name": "amap_place_search",
  "parameters": {"query": "上海博物馆", "city": "上海"},
  "context_id": "sess_12345"
}
  4. MCP 服务执行真实 API 调用并返回结构化结果

🌟 最佳实践：初学者用自定义 Tool 快速验证想法；项目进入测试阶段后，立即迁移到 MCP 以提升安全性和可维护性。截至 2024 年中，langchain-mcp-adapters 已支持包括高德地图、WeatherAPI、Google Calendar 等 10+ 个常用工具的 MCP 封装模板，是当前最活跃的参考实现。

无论哪种方式，注册工具后，LLM 就具备了“手脚”——但它还不知道何时该用哪只手。这就需要“指挥官”登场。

第三步：Agent 是“指挥官”——动态调度工具

Agent 的核心能力是 ReAct（Reason + Act）循环：

  1. 思考（Thought）：分析当前目标和已有信息
  2. 行动（Action）：决定调用哪个 Tool
  3. 观察（Observation）：接收 Tool 返回的结果
  4. 重复上述过程，直到能生成最终答案
基础 Agent 示例
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain_openai import ChatOpenAI

tools = [AmapPlaceSearchTool()]
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# 使用 OpenAI Functions Agent（支持结构化工具调用）
agent = initialize_agent(
    tools, 
    llm, 
    agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS,
    verbose=True  # 打印 ReAct 过程
)

response = agent.run("上海有哪些不爬山的免费博物馆？")

输出日志示例：

Thought: 用户需要上海的免费博物馆，且不能爬山。应调用 amap_place_search 工具。
Action: amap_place_search
Action Input: {"query": "博物馆"}
Observation: 上海博物馆（人民大道201号）\n中华艺术宫（上南路205号）【需爬山】\n上海当代艺术博物馆（苗江路678号）
Thought: 已获取结果，过滤掉需爬山的选项。
Final Answer: 推荐以下两个免费博物馆：1. 上海博物馆（人民大道201号）；2. 上海当代艺术博物馆（苗江路678号）。

🔍 关键洞察：Agent 并非“一次性回答”，而是通过多轮推理逼近正确答案。这正是它优于普通 LLM 调用的核心价值。

第四步：加入“记忆本”——记住用户偏好

光会查地图还不够！真正的贴心在于记住对话历史。LangChain 提供了 ConversationBufferMemory 这样的“记忆本”，能把你说过的“不喜欢爬山”“想看博物馆”都存下来。

对话记忆如何工作？

ConversationBufferMemory 会将完整的对话历史以 chat_history 变量形式注入到每次提示词（Prompt）中。例如：

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import AgentExecutor

memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="chat_history", 
    return_messages=True
)

# 创建带记忆的 Agent
agent_with_memory = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
    agent=agent.agent,
    tools=tools,
    memory=memory,
    verbose=True
)

# 用户第一次说：“我不想去爬山的地方”
agent_with_memory.run("我不想去爬山的地方")
# 后续提问：“上海有什么好玩的？”
response = agent_with_memory.run("上海有什么好玩的？")

此时，LLM 的上下文包含：

Human: 我不想去爬山的地方
AI: 好的，我会避开山岳类景点。
Human: 上海有什么好玩的？

因此，即使后续提问未提及“爬山”，Agent 仍会主动过滤佘山、辰山等地点。

⚠️ 注意：ConversationBufferMemory 会随对话变长而增加 token 消耗。若对话轮次较多，建议改用 ConversationSummaryMemory 或带滑动窗口的 ConversationTokenBufferMemory。

高级技巧：用 RAG 增强个性化记忆

对于更复杂的偏好（如“喜欢文艺小众”），可结合 RAG 技术：将用户历史偏好向量化存入本地向量数据库（如 Chroma），每次查询时检索最相关的偏好片段，再注入 Prompt。

实现步骤：

  1. 用户说“我喜欢思南公馆那种文艺街区”
  2. 系统将该语句嵌入为向量，存入 Chroma
  3. 下次提问“推荐类似的地方”时，自动检索“文艺”“小众”“咖啡馆”等关键词匹配的偏好
  4. 将检索结果作为上下文注入 Agent
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor

# 初始化向量库（首次运行时为空）
vectorstore = Chroma(embedding_function=OpenAIEmbeddings(), persist_directory="./preference_db")

# 当用户表达偏好时，存入向量库
user_preference = "我喜欢思南公馆那种文艺街区，有老建筑和独立咖啡馆"
vectorstore.add_texts([user_preference])

# 查询时检索相关偏好
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor, base_retriever=retriever
)

relevant_prefs = compression_retriever.get_relevant_documents("推荐类似的地方")
# 将 relevant_prefs 注入 Agent 的 prompt

这种方式比纯对话记忆更精准，尤其适合长期用户画像构建。

第五步：实战整合——从“查景点”到“生成行程”

现在，我们将所有模块组合成一个端到端系统：

  1. 用户输入：“从豫园怎么去上海博物馆？我讨厌坐地铁。”
  2. Agent 解析意图：识别出“路线规划”需求，并注意到“讨厌坐地铁”这一约束。
  3. 调用高德地图工具：使用封装好的 AmapRouteTool，指定交通方式为“步行”或“公交”（排除地铁）。
  4. 工具返回结构化数据： 
    {
  "distance": "1.2公里",
  "duration": "15分钟",
  "steps": ["沿方浜中路向东", "右转进入河南南路", "..."]
}
  5. LLM 生成人性化回答：结合记忆与工具结果，输出：

    “推荐步行15分钟，全程1.2公里，不经过地铁站！沿途还能逛城隍庙小吃街，试试南翔小笼包哦～”

🌟 真实案例参考：虽然 GitHub 上存在项目如 wzycoding/langchain-travel-agent，但截至 2024 年中，该项目 Star 数不足 50，且最近一次更新已超过 6 个月，功能完整性有限。建议初学者优先参考 LangChain 官方 langchain-mcp-adapters 项目，其文档完善、持续维护，并提供高德地图 MCP 的标准集成模板，可确保可靠性和可复现性。

通过这一章，你已经掌握了构建智能体的核心逻辑：用模块化思维，把 LLM（大脑）、Tool（手脚）、Agent（指挥官）和 Memory（记忆本）有机组合。接下来，我们将进一步升级——加入本地知识库，让助手不仅能联网查信息，还能读懂你私藏的旅行攻略！

实战升级：加入本地知识库（RAG）和可视化调试（LangSmith）

你有没有遇到过这种情况？朋友问你：“上海有哪些小众又好看的咖啡馆？”你打开手机搜了一圈，结果全是网红打卡点，真正安静又有特色的店却找不到。其实，大模型也一样——它知道很多“公开信息”，但对那些藏在旅游攻略PDF、本地博主网页里的“宝藏内容”，它就“看不见”了。

这时候，我们就需要给AI助手装上一个“私人图书馆”！

📚 让AI学会“查资料”：RAG技术

想象一下，你有一本自己整理的《上海小众旅行手账》，里面有你收藏的咖啡馆、老弄堂、独立书店……现在，我们可以把这本“手账”（比如PDF或网页）变成AI能读懂的格式。这就是RAG（检索增强生成）——当用户提问时，AI先去你的“私人图书馆”里找相关资料，再结合这些信息回答问题。

比如，用户问“推荐静安寺附近的小众咖啡馆”，AI会先从你上传的旅游攻略中找出匹配的内容，再调用高德地图确认位置和营业时间，最后给出精准推荐。这样，答案就不再是泛泛而谈，而是有依据、有个性、更可信。

高德地图工具 AI智能体 RAG检索模块 用户 高德地图工具 AI智能体 RAG检索模块 用户 提问（如“静安寺附近小众咖啡馆”） 检索本地知识库（PDF/网页） 返回相关资料片段 调用高德地图查位置和营业时间 返回地理信息 规划回答步骤 生成最终个性化回答

RAG与AI智能体协作流程：用户提问后，系统先检索本地知识库，再结合高德地图工具，由Agent规划并生成精准回答

要实现这一点，你可以使用 LangChain 的 RetrievalQA 链配合向量数据库（如 FAISS 或 Chroma）。例如，将 PDF 内容通过 PyPDFLoader 加载，用 RecursiveCharacterTextSplitter 分块，再用 OpenAIEmbeddings 或本地模型（如 BGE）生成嵌入向量存入数据库。当用户提问时，系统自动检索最相关的片段作为上下文注入提示词：

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 加载并切分PDF
loader = PyPDFLoader("shanghai_cafes_guide.pdf")
docs = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)
splits = text_splitter.split_documents(docs)

# 构建向量库
vectorstore = FAISS.from_documents(splits, OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 创建RAG链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    retriever=retriever,
    chain_type="stuff"
)
response = qa_chain.invoke("静安寺附近有哪些小众咖啡馆？")

这样，你的AI助手就能基于你私有的知识库回答问题，而不是依赖互联网上的泛化信息。

🌐 从 PDF 与网页构建知识库：不止于 CSV

虽然结构化数据（如 CSV）便于管理，但真实世界中的“宝藏信息”往往藏在非结构化文档中——比如一篇深度游记博客、一份 PDF 版城市指南，或一个本地生活公众号文章。为此，我们需要支持多源异构数据的加载与处理。

1. 从 PDF 提取内容（已展示）
使用 PyPDFLoader 可高效解析文本型 PDF。对于扫描版 PDF，可结合 OCR 工具（如 pdf2image + pytesseract）预处理。

2. 从网页抓取内容
使用 WebBaseLoader 自动提取网页正文，过滤广告与导航栏：

from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

# 加载多个本地博主推荐的咖啡馆页面
urls = [
    "https://example.com/shanghai-hidden-cafes",
    "https://travel.blog.com/wukang-road-guide"
]
loader = WebBaseLoader(urls)
docs = loader.load()

# 后续切分与嵌入流程与 PDF 相同
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=600, chunk_overlap=60)
splits = text_splitter.split_documents(docs)

3. 使用 EmbedChain 快速构建知识库（补充）
如果你希望更快速地搭建 RAG 系统，可考虑 EmbedChain —— 一个专为 RAG 设计的轻量级框架。它封装了文档加载、切分、嵌入、检索全流程，一行代码即可添加多种数据源：

from embedchain import App

app = App.from_config(config_path="config.yaml")  # 配置嵌入模型与向量库
app.add("path/to/shanghai_cafes_guide.pdf")       # 添加 PDF
app.add("https://example.com/shanghai-hidden-cafes")  # 添加网页

# 直接问答
response = app.query("静安寺附近有哪些小众咖啡馆？")
print(response)

EmbedChain 支持 Chroma、Pinecone 等后端，并内置对 BGE、OpenAI 等嵌入模型的支持，适合快速验证想法。但对于需要精细控制检索逻辑（如元数据过滤、混合检索）的生产场景，仍建议使用 LangChain 原生组件。

为什么非结构化数据如此重要？
公开 API（如高德地图）通常只提供基础字段（名称、地址、评分），而“氛围安静”“店主是爵士乐迷”“窗边有梧桐树影”等关键体验描述，往往只存在于博客、PDF 攻略或小红书笔记中。RAG 正是打通这些“沉默知识”的桥梁，让 AI 推荐更具人情味与可信度。

🗺️ 旅游场景下的 RAG 实践：构建本地景点知识库

为了让 RAG 在旅游助手中发挥最大价值，你需要将结构化景点数据（如名称、简介、开放时间、标签、是否适合雨天等）转化为可检索的文本块。以下是一个完整示例，展示如何从 CSV 构建本地景点向量库：

import pandas as pd
from langchain_core.documents import Document
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings  # 使用开源嵌入模型

# 1. 准备本地景点数据（例如 shanghai_pois.csv）
# name,address,description,tags,open_time,fee
# 上海博物馆,人民广场,中国顶级历史艺术博物馆,"博物馆,室内,免费",9:00-17:00,免费
# 武康路老建筑群,徐汇区,梧桐树下的百年洋房,"文艺,散步,拍照",全天,免费

df = pd.read_csv("shanghai_pois.csv")
documents = []
for _, row in df.iterrows():
    content = f"景点名称：{row['name']}\n地址：{row['address']}\n描述：{row['description']}\n标签：{row['tags']}\n开放时间：{row['open_time']}\n费用：{row['fee']}"
    documents.append(Document(page_content=content, metadata={"name": row["name"]}))

# 2. 切分并嵌入（使用开源 BGE 模型，无需 API Key）
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=30)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5")
vectorstore = Chroma.from_documents(splits, embeddings)

# 3. 检索示例：用户问“雨天适合去哪？”
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
relevant_docs = retriever.invoke("上海雨天适合逛的室内景点")
print("\n".join([doc.page_content for doc in relevant_docs]))

通过这种方式，即使高德地图未返回“适合雨天”的标签，你的本地知识库也能精准匹配用户需求，显著提升推荐的相关性与个性化程度。

如何将用户偏好融入 RAG 检索？
假设用户说：“我喜欢亲子游，预算5000元。”你可以在检索前动态构造查询语句：

user_query = "上海适合亲子游的景点，预算友好"
relevant_docs = retriever.invoke(user_query)

更高级的做法是将用户偏好作为元数据过滤条件。例如，在文档创建时添加 {"category": "family-friendly"}，然后使用 Chroma 的 filter 参数：

retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_kwargs={"k": 3, "filter": {"category": "family-friendly"}}
)

🧠 复杂任务怎么办？用 LangGraph 管理“思考步骤”

如果用户说：“帮我规划一个三天两夜的上海行程，第一天看外滩，第二天逛博物馆，第三天找家安静的咖啡馆发呆。”这可不是一句话能搞定的！AI需要分步骤处理：先查景点 → 再找附近酒店 → 最后安排交通和休息点。

这时候，LangGraph 就像一个“任务导演”，帮AI理清每一步该做什么、什么时候切换状态。它让智能体不再“想到哪做到哪”，而是有条不紊地完成多阶段任务。

更重要的是，你需要判断是否真的需要 Agent。如果是简单问题（如“黄鹤楼在哪”），直接调用 LLM 更高效；只有涉及多工具协作、动态规划（如行程定制、预算分配）时，才启用完整 Agent 架构。

一个典型的端到端流程如下：

  1. 用户输入：“我想去上海玩三天，预算3000元，不喜欢爬山。”
  2. Router Agent 解析意图：识别出目的地（上海）、天数（3天）、预算（3000元）、禁忌（不爬山）。
  3. 调度工具：
    • 调用高德地图 MCP 服务查询“上海博物馆”“外滩”等景点；
    • 使用自定义工具过滤含“登山”“徒步”的景点；
    • 调用高德酒店 API 获取附近住宿价格。
  4. 整合信息：LLM 将结构化数据转化为自然语言行程建议。
📡 MCP vs. 传统 Tool：通信机制与消息格式对比
特性 传统 LangChain Tool MCP（Model Context Protocol）
通信方式 Python 函数直接调用 标准输入/输出（stdin/stdout）流
消息格式 无固定格式，依赖函数签名 统一 JSON Schema：
{"tool_name": "...", "parameters": {...}, "context_id": "..."}
安全性 密钥暴露在代码中，需自行管理 密钥仅存在于 MCP 服务端，LLM 无权访问
部署模式 与主程序同进程 独立服务进程，支持跨语言（如 Node.js 实现高德 MCP）
适用场景 快速原型、内部测试 生产环境、涉及敏感 API 或用户隐私

MCP 服务端典型工作流程

  1. 启动 MCP 服务（如 npx @modelcontextprotocol/cli@latest --server gaode-map）
  2. 服务注册可用工具列表（如 gaode_map.search_poi, gaode_map.route_planning）
  3. 接收 LLM 发来的 JSON 请求： 
    {
  "tool_name": "gaode_map.search_poi",
  "parameters": {"city": "上海", "keyword": "博物馆"},
  "context_id": "req_12345"
}
  4. 执行高德 API 调用，验证参数合法性，记录审计日志
  5. 返回结构化响应： 
    {
  "result": [{"name": "上海博物馆", "address": "人民广场"}],
  "error": null,
  "context_id": "req_12345"
}

在 LangChain 生态中，官方已推出 langchain-mcp-adapters 开源项目，可自动将 MCP 服务器暴露的工具转换为 LangChain 兼容的 Tool 对象，大幅简化集成流程。

MCP vs. 传统 LangChain Tool：何时选择？

  • LangChain 自定义 Tool：适合快速原型开发，代码内联、调试直观，但密钥管理、错误处理需自行实现，安全性较低。
  • MCP 服务：适合生产环境，支持热更新、跨语言调用、细粒度权限控制，且天然隔离敏感操作，但需额外部署服务进程。
    对于旅游助手这类涉及真实地理位置、用户隐私和第三方 API 调用的场景，强烈推荐使用 MCP，以保障系统安全性和可维护性。

要调用高德地图 API，你可以通过两种方式集成到 LangChain：

  • 方式一：MCP（Model Context Protocol）
    在本地运行 npx @modelcontextprotocol/cli@latest 启动高德 MCP 服务端，LangChain 通过 stdio 与其通信，自动发现并调用 gaode_map.search_poi 等工具。这种方式更安全、更符合生产级规范。

  • 方式二：自定义 Tool
    直接封装高德 API 为 LangChain 工具（适合快速原型）：

from langchain.tools import tool
import requests

@tool
def search_poi_in_city(city: str, keyword: str) -> str:
    """根据城市和关键词搜索兴趣点（POI）"""
    url = "https://restapi.amap.com/v5/place/text"
    params = {
        "key": "YOUR_GAODE_API_KEY",
        "keywords": keyword,
        "city": city,
        "limit": 5
    }
    resp = requests.get(url, params=params).json()
    pois = [f"{p['name']}（{p['address']}）" for p in resp.get("pois", [])]
    return "\n".join(pois) if pois else "未找到相关地点"

# 注册到Agent
tools = [search_poi_in_city]
🧭 如何实现 Router Agent？附可复现代码

Router Agent 的核心是意图识别。你可以通过一个专门的提示词模板引导 LLM 判断用户需求类型，并输出结构化指令。以下是一个可直接使用的实现示例：

from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义路由提示词
router_prompt = PromptTemplate.from_template("""
你是一个旅游助手的路由模块，请根据用户的问题判断应调用哪个工具。
可用工具包括：
- itinerary_planner: 用户要求规划多日行程、包含天数、预算、偏好等
- poi_search: 用户询问具体地点、景点、咖啡馆等
- weather_check: 用户询问天气
- fallback: 无法判断或属于通用问答

请仅输出工具名称，不要解释。

用户问题：{input}
""")

def route_query(user_input: str) -> str:
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
    chain = router_prompt | llm
    response = chain.invoke({"input": user_input})
    return response.content.strip()

# 示例使用
query = "上海有哪些适合雨天逛的博物馆？"
tool_name = route_query(query)
print(f"应调用工具: {tool_name}")  # 输出: poi_search

完整意图解析：提取结构化字段
对于行程规划类请求，仅路由还不够，还需提取关键参数。以下是使用 PydanticOutputParser 的完整示例：

from pydantic import BaseModel, Field
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

class TravelIntent(BaseModel):
    destination: str = Field(description="目的地城市，如'上海'")
    days: int = Field(description="行程天数，若未提及则为1", default=1)
    budget: int = Field(description="总预算（元），若未提及则为0", default=0)
    constraints: str = Field(description="用户禁忌或偏好，如'不爬山'、'喜欢咖啡馆'", default="")
    query_type: str = Field(description="查询类型", enum=["itinerary", "poi", "weather", "other"])

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=TravelIntent)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个旅游助手，请从用户问题中精确提取以下信息：\n{format_instructions}"),
    ("human", "{input}")
]).partial(format_instructions=parser.get_format_instructions())

def parse_travel_intent(user_input: str) -> TravelIntent:
    chain = prompt | ChatOpenAI(temperature=0) | parser
    return chain.invoke({"input": user_input})

# 测试
intent = parse_travel_intent("上海三天两夜，预算2500，不想爬山")
print(intent)
# 输出: TravelIntent(destination='上海', days=3, budget=2500, constraints='不想爬山', query_type='itinerary')

该 Router 可作为 Agent 执行前的第一步，动态决定后续调用哪些工具链，避免不必要的计算开销。

然后使用 ReAct Agent 或 Plan-and-Execute 策略执行：

from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain import hub

prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(ChatOpenAI(), tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = executor.invoke({"input": "上海有哪些适合雨天逛的博物馆？"})

完整端到端行程生成示例（no_example 补充）
以下代码展示了如何将高德 API 返回的结构化数据与用户约束（预算、禁忌）融合，生成自然语言行程：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 假设已通过工具获取以下数据
user_budget = 3000
user_constraints = "不喜欢爬山，偏好文艺场所"
poi_list = [
    {"name": "上海博物馆", "address": "人民广场", "fee": "免费"},
    {"name": "武康路老建筑群", "address": "徐汇区", "fee": "免费"},
    {"name": "朵云书院", "address": "中心大厦52层", "fee": "免费"}
]

# 构建整合提示词
itinerary_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一位资深上海旅行规划师。请根据以下信息生成一份一日游建议：\n"
               "- 用户预算：{budget} 元\n"
               "- 用户偏好/禁忌：{constraints}\n"
               "- 可选景点列表（含地址和费用）：\n{poi_info}\n"
               "要求：按时间顺序安排，包含交通建议，总花费不超过预算，语言亲切自然。"),
    ("human", "请生成行程。")
])

# 格式化景点信息
poi_info = "\n".join([f"- {p['name']}（{p['address']}，{p['fee']}）" for p in poi_list])

# 调用LLM生成行程
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
chain = itinerary_prompt | llm
response = chain.invoke({
    "budget": user_budget,
    "constraints": user_constraints,
    "poi_info": poi_info
})
print(response.content)

此模式确保 LLM 在生成答案时显式参考所有外部数据源，避免“幻觉”，同时保持输出的自然流畅。

🔍 调试神器：LangSmith 让AI“透明思考”

最头疼的问题是：AI到底怎么想的？为什么它推荐了那家咖啡馆？以前我们只能猜。但现在，LangSmith 能把AI的每一步思考过程“拍下来”——它调用了哪个工具？检索了哪些文档？推理逻辑是什么？全部可视化！

就像老师批改作文时看到你的草稿和思路，开发者也能通过LangSmith快速发现问题、优化流程。这不仅提升了准确性，也让AI变得更可解释、可信任。

📊 LangSmith 实战：追踪 RAG + Agent 全链路

要启用 LangSmith，只需设置两个环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=your_langsmith_api_key

💡 获取 API Key：登录 LangSmith 官网 → 点击右上角头像 → Settings → API Keys → Create API Key。

然后，所有使用 LangChain 构建的链（Chain）、Agent、RAG 流程都会自动上报到 LangSmith 控制台。

1. 查看单次调用的完整轨迹
在 LangSmith UI 中，你可以看到类似下图的调用树（Trace）：

[IMAGE: LangSmith Trace 截图示意：根节点为用户输入 → 子节点包括 RAG 检索（显示 top-k 文档内容）→ 工具调用（如高德 POI 查询，显示请求参数与返回结果）→ LLM 生成最终回答]

2. 关键功能演示：

  • 检索内容可视化：点击 RAG 步骤，可查看实际检索到的文档片段及其相似度分数，确认是否命中关键信息。
  • 工具调用审计：查看每次 search_poi_in_city 调用的参数（如 city="上海", keyword="博物馆"）和返回结果，验证 API 是否正常。
  • LLM 输入/输出对比：对比 LLM 接收到的完整提示词（含检索结果+工具返回）与最终输出，判断是否合理利用了上下文。
  • 性能分析：统计各步骤耗时，识别瓶颈（如嵌入生成慢、API 延迟高）。

3. 代码示例：带 LangSmith 追踪的 RAG + Tool 调用

import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "Shanghai Travel Assistant"  # 自定义项目名

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain import hub

# 假设 retriever 和 tools 已定义（如前文所示）
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
    retriever=retriever,
    chain_type="stuff",
    return_source_documents=True  # 便于 LangSmith 显示来源
)

# 构建 Agent
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(ChatOpenAI(temperature=0), tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 执行查询 —— 所有步骤将自动上报至 LangSmith
result = executor.invoke({"input": "静安寺附近有哪些小众咖啡馆？"})

在 LangSmith 控制台，你将看到：

  • 检索阶段返回的 3 个最相关文档（来自你的 PDF/网页知识库）
  • Agent 决策过程（Thought → Action → Observation 循环）
  • 高德地图工具调用的具体参数与返回 POI 列表
  • 最终合成的回答及其依据

如何查看 Trace？

  1. 执行上述代码后，打开 LangSmith 控制台
  2. 进入 “Traces” 页面，筛选 Project 为 “Shanghai Travel Assistant”
  3. 点击任意一条 trace，即可展开完整的执行路径，包括每一步的输入、输出、耗时和元数据
  4. 可对 trace 添加 feedback（👍/👎），用于后续评估模型表现

可解释性 = 可信度
当用户看到“推荐理由：根据您上传的《上海咖啡手账》第12页提到‘%E8%8C%B6%E5%AE4’环境安静，且高德地图显示步行5分钟可达”，他们会更愿意相信这个建议。LangSmith 不仅是开发者的调试工具，更是构建用户信任的关键基础设施——它让 AI 的决策过程从“黑箱”变为“玻璃箱”。

💬 让AI“记住你说过的话”：对话记忆机制

你可能希望助手记住你的偏好，比如“我不想爬山”或“喜欢靠窗的咖啡馆”。这可以通过 LangChain 的记忆组件实现。

最常用的是 ConversationBufferMemory，它将整个对话历史作为上下文传给 LLM：

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.chains import ConversationChain

memory = ConversationBufferMemory()
conversation = ConversationChain(
    llm=ChatOpenAI(),
    memory=memory,
    verbose=True
)

conversation.predict(input="我不喜欢爬山")
conversation.predict(input="推荐上海的景点")  # LLM 会参考“不喜欢爬山”的上下文

对于长对话，可改用 ConversationSummaryMemory 或带滑动窗口的 ConversationTokenBufferMemory，避免上下文过长。

更高级的做法是将用户偏好结构化存储（如“禁忌：爬山”“偏好：文艺咖啡馆”），并在后续提示词中显式注入：

template = """
用户偏好：{user_preferences}
当前问题：{input}
请基于以上信息回答。
"""

这样，即使对话很长，关键信息也不会丢失。

“真正的智能不是‘全知全能’，而是‘知道自己不知道，并懂得去查’。”

📚 学习重点:

  • RAG = 给AI配“私人知识库”，解决公开数据不足的问题
  • LangGraph = 管理复杂任务的状态流转，像导演安排剧情
  • LangSmith = 可视化调试工具，让AI的思考过程一目了然，显著提升可解释性与用户信任
  • 记忆机制 = 用 ConversationBufferMemory 等组件让AI记住用户偏好
  • 工具集成 = 通过自定义 Tool 或 MCP 调用高德地图等外部服务
  • 多源知识构建 = 支持 PDF、网页、CSV 等多种格式，结合 EmbedChain 快速启动

掌握这些方法，你就不再是简单地“调用AI”，而是真正构建一个可靠、聪明、可维护的智能助手——而这，正是未来AI应用开发的核心能力。

💡 项目选型建议：虽然 GitHub 上存在如 wzycoding/langchain-travel-agent 等示例项目，但截至 2024 年中，该项目缺乏活跃维护（最近更新超过 6 个月，Star 数不足 100），功能完整性有限。建议初学者优先参考 LangChain 官方的 langchain-mcp-adapters 项目，其文档完善、更新频繁，并提供完整的 MCP 工具集成范例，更适合学习与生产复用。同时，务必结合 LangSmith 进行全流程追踪，这是保障系统可靠性与可解释性的关键实践。

总结

  • 不是所有问题都需要 Agent——先判断任务是否涉及多工具协作或动态规划
  • LangChain 提供模块化工具链，让高中生也能安全、高效地构建智能体
  • RAG 解决“知识盲区”，LangSmith 解决“黑箱困惑”，是提升可信度的关键
  • 从“能跑”到“可靠”，关键是理解每个组件的作用边界和协作逻辑

延伸阅读

尝试用 Streamlit 快速搭建 Web 界面，或探索 Ollama 本地运行 Qwen 模型，实现完全离线的旅游助手！

参考资料

🌐 网络来源

  1. https://python.langchain.com/
  2. https://docs.langchain.com/docs/
  3. https://langsmith.com/
  4. https://github.com/ollama/ollama
  5. https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/direction

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