LangChain深度教程：从Chain到Agent，手写一个AI客服系统

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🩺 摘要

LangChain是最流行的AI Agent框架，但很多人只用了它的LLM调用功能。本文用一个电商客服机器人的演进过程，带你走一遍LangChain的核心能力。

📝 详情

从一个最简单的Chain开始

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o-mini')
prompt = ChatPromptTemplate.from_template('用户问: {question}')
chain = prompt | llm
print(chain.invoke({'question': '我的订单什么时候发货？'}))

这就跑起来了。LangChain真正的威力在下面三层。

第二层：加Tool

from langchain.tools import tool

@tool
def check_order(order_id: str) -> str:
    """查订单状态"""
    orders = {'ORD001': '已发货，预计3天到达', 'ORD002': '已签收'}
    return orders.get(order_id, '订单号不存在')

tools = [check_order]

总结

LangChain的Chain是基础、Tool是能力、Agent是大脑、Memory是记忆。四层搭起来才是一个完整的AI Agent。