要在 LangChain 中创建自定义组件或工具，通常需要继承现有的基类并实现必需的方法。 首先，确定您需要的组件类型——常见类型包括工具（用于特定操作）、链（用于多步骤工作流程）或自定义 LLM 包装器。 例如，要构建自定义工具，请继承 BaseTool 并定义其 _run 方法。 此方法包含工具执行的逻辑，例如调用外部 API 或处理数据。 您还需要提供名称、描述和任何输入参数，这有助于 LangChain 将该工具集成到代理工作流程中。 例如，自定义天气 API 工具可以接受位置字符串并返回预报。
接下来，专注于集成。 定义工具后，使用 @tool 等装饰器将其注册到 LangChain 中，或在初始化期间将其添加到代理的工具列表中。 例如，在创建 WeatherTool 类后，可以使用 @tool("get_weather") 在特定名称下注册它。 使用 initialize_agent() 构建代理时，将自定义工具与 wikipedia 或 python_repl 等内置工具一起包含在内。 这允许代理根据任务动态选择它。 确保工具的输入和输出与预期格式匹配——例如，返回字符串或字典，以便其他组件可以处理结果。
除了工具，您还可以创建自定义链或 LLM 包装器。 对于链，继承 Chain，实现 _call 以定义处理步骤（例如，预处理输入、调用 LLM、解析输出），并注册以供重用。 如果您需要自定义 LLM（例如本地模型），请继承 BaseLLM 并实现 _generate 以处理模型调用。 在将组件集成到更大的工作流程之前，始终先对其进行隔离测试。 例如，自定义链在总结文本时，可能会首先清理输入、调用 LLM，然后提取关键点——每个步骤都可以单独验证。 LangChain 的模块化设计允许这些组件在正确构建后无缝协同工作。