实战：Hello Agent

几分钟内构建你的第一个 Agent。

本快速入门将向你展示如何在几分钟内创建一个功能完整的 AI Agent。

安装依赖

安装以下包：

pip install -U langchain
pip install "langchain[openai]"  # 如果你使用 OpenAI

设置 API 密钥

export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

构建基础 Agent

首先创建一个简单的 Agent，它可以回答问题并调用工具。本示例使用 get_weather 函数作为工具：

from langchain.agents import create_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"

agent = create_agent(
    model="openai:gpt-4o",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?"}]}
)
print(result["messages"][-1].content_blocks)

你还可以使用其他模型提供商：

Google Gemini

# pip install "langchain[google-genai]"
# export GOOGLE_API_KEY="your-api-key"
from langchain.agents import create_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    return f"It's always sunny in {city}!"

agent = create_agent(
    model="google_genai:gemini-2.5-flash-lite",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

Claude (Anthropic)

# pip install "langchain[anthropic]"
# export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
from langchain.agents import create_agent

agent = create_agent(
    model="claude-sonnet-4-6",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

工作原理

当你运行代码并提示 Agent 查询天气时，Agent 理解你正在询问旧金山的天气，因此使用提供的城市名称调用天气工具。Agent 决定调用哪些工具、如何解释结果，以及何时提供最终答案。

下一步

• Agents 智能体 — 深入了解 Agent 的核心概念
• Tools 工具调用 — 学习如何定义和使用工具
• RAG Chatbot — 构建知识库问答机器人