六、LangChain Agent 最佳实践

1. 架构设计与组件选择

(1) 核心组件分层设计

• Model（LLM驱动层）

  • 生产环境推荐：使用 gpt-4-1106-preview 或 Anthropic Claude 3 等高性能模型，结合 model.with_fallbacks() 实现故障转移（如备用模型或本地模型）。
  • 本地部署：选择 Llama3-70B 等开源模型，搭配 Docker 或 Kubernetes 管理资源。
  • 配置示例：

    from langchain_openai import ChatOpenAI
    model = ChatOpenAI(model="gpt-4-1106-preview",temperature=0.3,max_tokens=2000,streaming=True,request_timeout=60
    )

• Tools（工具系统）

  • 工具分类：
    • 知识检索工具：集成向量数据库（如 FAISS + OpenAIEmbeddings）：

      from langchain_community.vectorstores import FAISS
      from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
      retriever = FAISS.from_texts(texts=["公司产品A的技术参数..."],embedding=OpenAIEmbeddings()
      ).as_retriever()

    • 实时数据工具：使用 TavilySearchResults 或自定义企业级搜索工具：

      from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
      search_tool = TavilySearchResults(api_key="your_key",search_depth="advanced",max_results=3
      )