Agent

技术复杂度与不可替代性

💡案例：某电商公司用

Agent

工程师维护智能体集群。

6.2

LangChain

Agent，支持历史对话记忆与工具调用：

fromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain.memoryimportConversationBufferMemoryfromlangchain.agentsimportinitialize_agent,Toolfromlangchain.agentsimportAgentTypeimportrequests#
模拟订单查询工具defquery_order(order_id:str)->str:"""根据订单ID查询物流状态"""#
实际项目中应调用内部APImock_data={"ORD123":"已发货，预计明天送达","ORD456":"正在打包中"}returnmock_data.get(order_id,"订单不存在")#
定义工具列表tools=[Tool(name="OrderQuery",func=query_order,description="查询用户订单的物流状态，输入为订单ID")]#
初始化记忆memory=ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history",return_messages=True)#
初始化LLMllm=ChatOpenAI(model="gpt-4o",temperature=0)#
创建Agentagent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,memory=memory,verbose=True)#
测试对话response=agent.run("你好，我想查一下订单
ORD123
的状态")print(response)

🔧调试技巧：

• 使用verbose=True查看

  Agent

  思考过程；

• 通过memory.chat_memory.messages检查上下文是否正确传递；
• 工具函数务必做异常处理，避免

  Agent

  崩溃。

6.3

成本优化：如何降低

开发门槛？

• 模型选择：优先使用开源模型（如

  Qwen-Max、Llama-3-70B）+

  本地推理（Ollama），避免

  OpenAI

  高频调用费用；

• 缓存机制：对高频查询结果（如商品信息）加入

  Redis

  调用；

• 限流与降级：当

  LLM

  服务不可用时，自动切换至规则引擎兜底。

#
示例：加入缓存fromredisimportRedis
cache=Redis(host='localhost',port=6379)defcached_query_order(order_id:str)->str:key=f"order:{order_id}"result=cache.get(key)ifresult:returnresult.decode()result=query_order(order_id)cache.setex(key,3600,result)#
缓存1小时returnresult