用LangChain快速实现天气查询智能体
1. 引言从 API 到对话式助手调用天气 API 并不难但要让用户能用自然语言询问“今天北京热不热”“上海会下雨吗”并自动查询、返回友好回答——这就是 LangChain 大显身手的场景。本文带你用不到 50 行代码从零搭建一个可对话的天气查询助手无需前端、无需复杂配置只需 Python 和一个本地 LLM。读完你将掌握如何将任意 API 封装成 LangChain 的tool如何使用create_agent快速构建一个智能体如何用system_prompt精细化控制助手行为2. 准备工作2.1 环境依赖确保已安装以下 Python 包pipinstalllangchain langchain-ollama requests pandaslangchain主体框架langchain-ollamaOllama 模型集成requests调用天气 APIpandas读取城市代码映射表2.2 天气 API 与城市映射天气数据来自第三方 API需要准备以下两项城市代码映射文件city.csv包含province、city、district、areacode/城市ID等字段用于根据城市名查找接口所需的城市代码。API 令牌在请求头中携带X-APISpace-Token进行鉴权。文中使用的 API 及 Token 仅供参考示例实际使用时请替换为你自己的接口和密钥。3. 核心实现3.1 城市代码查询首先实现一个辅助函数根据用户输入的城市名称如“北京”“上海浦东”匹配到对应的城市代码。importpandasaspddefget_city_code(city_name:str): 根据城市名称获取城市代码 参数city_name: 城市名称如北京、上海浦东等 city_dfpd.read_csv(city.csv)# 按区县精确匹配matchcity_df[city_df[district]city_name]ifnotmatch.empty:returnmatch.iloc[0][areacode/城市ID]# 按城市名匹配matchcity_df[city_df[city]city_name]ifnotmatch.empty:returnmatch.iloc[0][areacode/城市ID]# 按省份模糊匹配matchcity_df[city_df[province].str.contains(city_name,naFalse)]ifnotmatch.empty:returnmatch.iloc[0][areacode/城市ID]# 兜底返回默认城市代码北京return101010100匹配优先级为区县 城市 省份未匹配时返回默认代码。3.2 封装天气工具使用tool装饰器将天气查询函数封装为 LangChain 工具让智能体能够自动识别并调用它。importrequestsfromlangchain.toolsimporttooltooldefget_weather(city:str): 获取实时天气信息返回温度及天气状况 参数city: 城市名称如北京 urlhttps://api.example.com/weathercity_codeget_city_code(city)payload{areacode:city_code}headers{X-APISpace-Token:your_token_here}responserequests.request(GET,url,paramspayload,headersheaders)dataresponse.json()tempdata.get(result).get(realtime).get(temp)wddata.get(result).get(realtime).get(text)returnf{city}的实时天气{temp}°C{wd}tool装饰器会根据函数签名和 docstring 自动生成工具描述智能体正是通过这个描述来判断何时调用该工具。3.3 创建并运行助手最后用create_agent把语言模型和工具组合成一个天气查询助手。fromlangchain.agentsimportcreate_agentfromlangchain_ollamaimportChatOllama llmChatOllama(modeldeepseek-r1:1.5b)tools[get_weather]prompt你是天气查询助手请根据用户的问题调用天气工具。# 创建智能体agentcreate_agent(modelllm,toolstools,system_promptprompt)# 调用智能体responseagent.invoke({messages:[{role:user,content:北京天气如何}]})print(response[messages][-1].content)至此天气查询助手就搭建完成了。用户输入自然语言问题智能体会自动判断何时调用天气工具并将 API 返回的数据整合成自然语言回复。4. 运行结果示例当你运行上述代码时会得到类似如下的输出北京今天的天气是 26°C晴。很适合出门活动哦你也可以自由提问比如responseagent.invoke({messages:[{role:user,content:上海和深圳哪个更热}]})助手会自动多次调用get_weather工具分别查询两座城市的天气然后对比回答。5. 进阶优化方向本文实现的助手虽然基础但已经具备了智能体的核心能力。你可以从以下方向继续优化错误处理当 API 请求失败或城市不存在时添加友好的提示信息。系统提示词优化精细化system_prompt比如让助手在回复时附带穿衣建议、出行提醒等。工具扩展添加更多工具如空气质量查询、未来天气预报让助手能力更全面。记忆与上下文加入对话记忆组件让助手能记住你上一轮问的城市实现多轮对话。切换模型将ChatOllama替换为ChatOpenAI或其他兼容接口接入更强大的模型。6. 总结本文完整演示了使用 LangChain 构建天气查询助手的全过程封装外部 API 为工具tool编写辅助函数处理城市代码映射用create_agent组合模型与工具设置系统提示词定义助手行为整个流程不超过 50 行代码却实现了从自然语言输入到自然语言输出的完整闭环。这个模式不仅适用于天气查询也可以快速迁移到股票查询、新闻播报、快递跟踪等任何需要连接外部 API 的场景——关键是你几乎不需要写任何业务逻辑的胶水代码。

相关新闻

二叉树高度计算:从递归到迭代的算法精解与工程实践

二叉树高度计算:从递归到迭代的算法精解与工程实践

1. 从“数层数”到“算高度”:一个被低估的算法基本功最近在带新人做算法题,发现一个挺有意思的现象:很多朋友对“求二叉树高度”这个题目,第一反应是“这不就是数层数吗?”,然后随手写个递归就交差了。但真…

2026/9/23 6:12:13 阅读更多 →
“AI只适合简单任务”是最大认知误区!深度拆解3个高复杂度重复场景的AI闭环解决方案

“AI只适合简单任务”是最大认知误区!深度拆解3个高复杂度重复场景的AI闭环解决方案

更多请点击: https://kaifayun.com 第一章:AI只适合简单任务?——破除重复劳动认知迷思 长期以来,一种普遍误解将AI能力框定在“自动化简单、重复、规则明确的任务”范围内——如邮件分类、表单录入或OCR识别。这种认知不仅低估了…

2026/9/25 10:58:13 阅读更多 →
第6章 强制执行令牌

第6章 强制执行令牌

本章定位:令牌(Token)是四象三端协议的工程化执行单元——不是"提示词"(prompt)的另一种说法,而是一种具有精确语法、可组合、可版本化、可独立测试的原子化认知指令。在前五章中,第1…

2026/9/25 0:19:35 阅读更多 →

最新新闻

Bandit 插件 B505 深度解析:Python 弱加密密钥检测实战指南

Bandit 插件 B505 深度解析:Python 弱加密密钥检测实战指南

SAST应用安全 【免费下载链接】bandit Bandit is a tool designed to find common security issues in Python code. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bandit 点击查看 免费下载 导读 本文以 Bandit 安全扫描器中的 B505(weak_cryptograp…

2026/9/26 15:50:22 阅读更多 →
Python环境配置与PyCharm安装全指南:从零基础到项目跑通

Python环境配置与PyCharm安装全指南:从零基础到项目跑通

1. 为什么Python环境配置总让人抓狂刚接触Python的人,十有八九会在环境配置这一步卡住。不是装完Python发现命令行里敲python没反应,就是装好了PyCharm却提示找不到解释器,再不然就是pip装包时一堆红色报错。这些问题的根源其实不复杂&#x…

2026/9/26 15:50:22 阅读更多 →
使用 @yarnpkg/builder 构建 Yarn 插件:脚手架、TypeScript 打包与发布全指南

使用 @yarnpkg/builder 构建 Yarn 插件:脚手架、TypeScript 打包与发布全指南

开发工具CLI 【免费下载链接】berry 📦🐈 Active development trunk for Yarn ⚒ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/berry 点击查看 免费下载 本文面向希望在 Yarn 3.x 生态中开发、构建与管理复杂插件的开发者,完整…

2026/9/26 15:50:22 阅读更多 →
PaddleSeg 训练实战 FAQ 全解析:从预训练权重加载到数据增强、SOTA 与可视化排查

PaddleSeg 训练实战 FAQ 全解析:从预训练权重加载到数据增强、SOTA 与可视化排查

人工智能计算机视觉预训练 【免费下载链接】PaddleSeg Easy-to-use image segmentation library with awesome pre-trained model zoo, supporting wide-range of practical tasks in Semantic Segmentation, Interactive Segmentation, Panoptic Segmentation, Image Matting,…

2026/9/26 15:50:22 阅读更多 →
Model-Optimizer 自定义 Hugging Face 模型量化插件开发:以 DBRX MoE 为例实现 TensorRT-LLM 部署

Model-Optimizer 自定义 Hugging Face 模型量化插件开发:以 DBRX MoE 为例实现 TensorRT-LLM 部署

【免费下载链接】Model-Optimizer A unified library of SOTA model optimization techniques like quantization, distillation, pruning, neural architecture search, speculative decoding, etc. It compresses deep learning models for downstream deployment frameworks…

2026/9/26 15:50:22 阅读更多 →
群晖硬盘不兼容怎么办?用 Synology_HDD_db 脚本快速解锁硬盘兼容性的完整指南

群晖硬盘不兼容怎么办?用 Synology_HDD_db 脚本快速解锁硬盘兼容性的完整指南

群晖硬盘不兼容怎么办?用 Synology_HDD_db 脚本快速解锁硬盘兼容性的完整指南 【免费下载链接】Synology_HDD_db Add your HDD, SSD and NVMe drives to your Synologys compatible drive database and a lot more 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending…

2026/9/26 15:49:21 阅读更多 →

日新闻

数据库课后习题答案别硬背:当测试用例集刷,效率翻倍

数据库课后习题答案别硬背:当测试用例集刷,效率翻倍

简介:万常选版《数据库原理与设计》课后习题答案资源,覆盖第2至6章及第9章,适合正在学习关系模型、数据库建模、关系数据理论与模式求精的本科生、自学者作为复习与自测材料。压缩包共7个文件,含3个doc参考答案、2个sql示例脚本、…

2026/9/26 0:00:25 阅读更多 →
学校官网模拟全流程实践:从页面布局到后端接口与部署

学校官网模拟全流程实践:从页面布局到后端接口与部署

如果你正在找一门 Web 大作业的题目,或者刚开始接触 Web 前端开发想做点能拿来展示的东西,“学校官网模拟”几乎是最稳的选择。题目看着简单,但要把导航、新闻列表、轮播 Banner、二级页面、后台数据都串起来,其实已经把前端布局、…

2026/9/26 0:00:25 阅读更多 →
超级玛丽游戏源码C++:从零搭建横版跳跃游戏工程

超级玛丽游戏源码C++:从零搭建横版跳跃游戏工程

简介:这是一份面向游戏开发初学者与C进阶学习者的超级玛丽(超级马里奥)游戏源码,基于C面向对象编程实现,适合想通过经典项目理解游戏主循环、角色类设计、地图关卡加载与物理碰撞检测的读者参考。压缩包共49个文件&…

2026/9/26 0:00:25 阅读更多 →

周新闻

Flutter for OpenHarmony游戏卡片渐变背景实战:从原理到性能优化

Flutter for OpenHarmony游戏卡片渐变背景实战:从原理到性能优化

直接铺开项目本身吧。这几个月我一直在折腾一件事:用Flutter给OpenHarmony做一款游戏集合类的App,说白了就是把若干小游戏塞进一个壳里,用统一入口分发。这个方向本身不算新鲜,真正让我花了不少心思的,是首页那堆游戏卡…

2026/9/25 19:27:14 阅读更多 →
Word表格编号全攻略:从列表编号到题注交叉引用

Word表格编号全攻略:从列表编号到题注交叉引用

写Word文档,最让人头疼的往往是那些“看起来不起眼”的小问题。比如表格编号这事:今天在表后面多加了两个空白行,明天给客户交稿前发现整个章节的编号全部错位,光是挨个改序号就能耗掉大半个下午。我前阵子帮人整理一份上百页的技…

2026/9/25 11:15:26 阅读更多 →
从第一个站到第二个站:独立开发者的静态网站选型与落地实践

从第一个站到第二个站:独立开发者的静态网站选型与落地实践

1. 项目概述1.1 核心需求解析做独立开发者这几年,说实话,第一个网站上线的那天晚上我兴奋得没睡着。但等它跑了半年,流量惨淡、功能臃肿、代码自己都懒得看第二遍之后,我才慢慢琢磨明白一个道理:第一个网站是练手&…

2026/9/25 20:29:09 阅读更多 →

月新闻

持续集成 流水线自动化与 声明式交付 实践:原型怎样变成可用功能

持续集成 流水线自动化与 声明式交付 实践:原型怎样变成可用功能

持续集成 流水线自动化与 声明式交付 实践:原型怎样变成可用功能分类:[AI/大模型]细分主题:AI 增强型 CI/CD 流水线自动化与 GitOps 实践:Agent 工作流、工具调用与任务拆解:从原型到生产的验收清单很多团队在尝试用大…

2026/9/25 20:29:43 阅读更多 →
容器编排 生产环境运维与排障实战:复盘记录怎样真正派上用场

容器编排 生产环境运维与排障实战:复盘记录怎样真正派上用场

容器编排 生产环境运维与排障实战:复盘记录怎样真正派上用场分类:[工程技术]细分主题:Kubernetes 生产环境运维与排障实战:可复制的项目复盘模板与决策记录大部分团队的事故复盘报告,最后都变成了躺在 Confluence 或钉…

2026/9/25 20:29:31 阅读更多 →
容器 容器化技术与镜像安全管理:核心链路应该先拆哪一步

容器 容器化技术与镜像安全管理:核心链路应该先拆哪一步

容器 容器化技术与镜像安全管理:核心链路应该先拆哪一步分类:[工程技术]细分主题:Docker 容器化技术与镜像安全管理:核心链路的逐步实现与关键代码取舍面对一个积累了五六年历史包袱的单体架构应用(包含 Web 接口、后台…

2026/9/25 19:27:26 阅读更多 →