LangChain 的 agent 通过一种结构化的流程与外部 API 和服务进行交互，该流程结合了决策制定和预定义的工具。 Agent 充当协调员，使用大型语言模型 (LLM) 来解释用户输入，确定要采取的操作，并使用专门的功能或 API 来执行这些操作。 开发人员将这些操作定义为“工具”，这些工具是旨在执行特定任务的 Python 函数或 API 包装器。 例如，工具可以从第三方 API 获取天气数据或查询数据库。 Agent 评估用户的请求，根据 LLM 的推理选择合适的工具，并格式化 API 调用的输入。
要集成外部服务，开发人员首先创建一个工具，定义其功能和元数据。 例如，get_weather 工具可能需要一个位置参数，调用一个天气 API，并返回天气预报。 Agent 使用工具的描述（例如，“获取给定城市的当前天气”）来决定何时调用它。 当用户询问“东京的天气怎么样？”时，LLM 识别意图，将其与 get_weather 工具的目的相匹配，并使用参数 city="Tokyo" 执行该函数。 Agent 处理输入验证、错误处理并将 API 响应解析为用户友好的格式。 这种抽象使开发人员能够专注于定义工具的逻辑，而无需担心 agent 如何管理工作流程。
一个实际的例子涉及组合多个工具。 假设 agent 可以访问日历 API 和电子邮件发送服务。 如果用户请求“安排下周一与 Alice 的会议并向她发送邀请”，agent 可能会首先调用日历工具来创建事件，提取事件详细信息，然后使用电子邮件工具发送确认。 Agent 能够链接工具、重试失败的调用并适应 API 限制（例如，速率限制），这使其可以灵活地用于实际应用。 开发人员还可以在工具定义中添加身份验证、缓存或自定义重试逻辑，以确保与外部系统的安全高效集成。