智能体（Agent）核心组件

Table of contents

模型

• 静态模型

  静态模型在创建智能体时配置一次，并在整个执行过程中保持不变。这是最常见且直接的方法。

  from langchain.agents import create_agent
  
  agent = create_agent(
      "openai:gpt-5",
      tools=tools
  )

  提示
  模型标识符字符串支持自动推断（例如 "gpt-5" 将被推断为 "openai:gpt-5"）

  为了对模型配置进行更多控制，可以直接使用提供商包初始化模型实例。

  from langchain.agents import create_agent
  from langchain_openai import ChatOpenAI
  
  model = ChatOpenAI(
      model="gpt-5",
      temperature=0.1,
      max_tokens=1000,
      timeout=30
      # ...（其他参数）
  )
  agent = create_agent(model, tools=tools)

• 动态模型

  动态模型在 运行时 根据当前 状态 和上下文进行选择。这支持复杂的路由逻辑和成本优化。

  要使用动态模型，请使用 @wrap_model_call 装饰器创建中间件，以修改请求中的模型：

  from langchain_openai import ChatOpenAI
  from langchain.agents import create_agent
  from langchain.agents.middleware import wrap_model_call, ModelRequest, ModelResponse
  
  
  basic_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
  advanced_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
  
  @wrap_model_call
  def dynamic_model_selection(request: ModelRequest, handler) -> ModelResponse:
      """根据对话复杂性选择模型。"""
      message_count = len(request.state["messages"])
  
      if message_count > 10:
          # 对较长的对话使用高级模型
          model = advanced_model
      else:
          model = basic_model
  
      request.model = model
      return handler(request)
  
  agent = create_agent(
      model=basic_model,  # 默认模型
      tools=tools,
      middleware=[dynamic_model_selection]
  )

  警告
  在使用结构化输出时，不支持预绑定模型（已调用 bind_tools 的模型）。如果您需要使用结构化输出的动态模型选择，请确保传递给中间件的模型未预绑定。

工具

工具赋予智能体执行行动的能力。智能体超越了简单的仅模型工具绑定，实现了：

• 序列中的多个工具调用（由单个提示触发）
• 适当的并行工具调用
• 基于先前结果的动态工具选择
• 工具重试逻辑和错误处理
• 工具调用之间的状态持久化

定义工具