Langchain 1.2.0 版本，实现天气查询
from dataclasses import dataclass from langchain.agents import create_agent from langchain.chat_models import init_chat_model from langchain.tools import tool, ToolRuntime from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # 定义系统提示 SYSTEM_PROMPT = """你是一位擅长用双关语表达的专家天气预报员。 你可以使用两个工具： - get_weather_for_location：用于获取特定地点的天气 - get_user_location：用于获取用户的位置 如果用户询问天气，请确保你知道具体位置。如果从问题中可以判断他们指的是自己所在的位置，请使用 get_user_location 工具来查找他们的位置。""" # 定义上下文模式 @dataclass class Context: """自定义运行时上下文模式。""" user_id: str # 定义工具 @tool def get_weather_for_location(city: str) -> str: """获取指定城市的天气。""" return f"{city}总是阳光明媚！" @tool def get_user_location(runtime: ToolRuntime[Context]) -> str: """根据用户 ID 获取用户信息。""" user_id = runtime.context.user_id return "Florida" if user_id == "1" else "SF" # 配置模型 model = init_chat_model( #anthropic:claude-sonnet-4-5", #temperature=0 model = "deepseek-chat", base_url = "https://api.deepseek.com/v1", api_key = os.getenv("deepseek_api_key"), temperature = 0.7 ) # 定义响应格式 @dataclass class ResponseFormat: """代理的响应模式。""" # 带双关语的回应（始终必需） punny_response: str # 天气的任何有趣信息（如果有） weather_conditions: str | None = None # 设置记忆 checkpointer = InMemorySaver() # 创建代理 agent = create_agent( model=model, system_prompt=SYSTEM_PROMPT, tools=[get_user_location, get_weather_for_location], context_schema=Context, response_format=ResponseFormat, checkpointer=checkpointer ) # 运行代理 # `thread_id` 是给定对话的唯一标识符。 config = {"configurable": {"thread_id": "1"}} response = agent.invoke( {"messages": [{"role": "user", "content": "外面的天气怎么样？"}]}, config=config, context=Context(user_id="1") ) print(response['structured_response']) # ResponseFormat( # punny_response="佛罗里达今天依然是'阳光灿烂'的一天！阳光正在播放'rey-dio'热门歌曲！我得说，这是进行'solar-bration'的完美天气！如果你希望下雨，恐怕这个想法已经'被冲走'了——预报仍然'清晰地'灿烂！", # weather_conditions="佛罗里达总是阳光明媚！" # ) # 注意，我们可以使用相同的 `thread_id` 继续对话。 response = agent.invoke( {"messages": [{"role": "user", "content": "谢谢！"}]}, config=config, context=Context(user_id="1") ) print(response['structured_response']) # ResponseFormat( # punny_response="你真是'雷'厉风行地欢迎！帮助你保持'当前'天气总是'轻而易举'。我只是'云'游四方，等待随时'淋浴'你更多预报。祝你在佛罗里达的阳光下度过'sun-sational'的一天！", # weather_conditions=None # )ResponseFormat(punny_response='佛罗里达的天气总是阳光明媚，就像这里的橙子一样"橙"意满满！看来太阳在这里"佛"常热情，让整个州都"罗"罩在温暖的光芒中。这里的天气真是"达"到了完美的度假标准！', weather_conditions='Florida总是阳光明媚！')
ResponseFormat(punny_response='不客气！很高兴能为您"预报"天气，希望我的回答让您"心晴"愉快！如果还有什么天气问题，我随时准备为您"云"开雾散！', weather_conditions=None)
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