0Pricing
AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows · Урок

Создание первого простого агента

Следуйте пошаговому руководству по настройке среды и созданию базового интеллектуального агента с помощью LangChain.

«Создание первого простого агента» — бесплатный урок AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Build Your First Agent!

Time to build your first AI agent with LangChain — connecting an LLM to basic tools so it can answer your queries intelligently.

Set Up Your Python Environment

First, set up Python 3.9+ and a virtual environment to isolate dependencies. Create one with venv, then activate it before you install anything.

Install LangChain & Dependencies

Now install LangChain and the OpenAI integration. Run the pip command inside your activated virtual environment.

Connect to an LLM

Your agent needs a brain. Initialize ChatOpenAI with your API key stored as the OPENAI_API_KEY environment variable — never hardcode it.

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

def main():
    # In a real setup, ensure OPENAI_API_KEY is set
    # For demonstration, we'll assume it's available
    # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..." # DON'T hardcode!

    try:
        llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
        print("LLM initialized successfully!")
        # You can test it:
        # response = llm.invoke("Hello, LLM!")
        # print(response.content)
    except Exception as e:
        print(f"Error initializing LLM: {e}")
        print("Please ensure OPENAI_API_KEY is set.")

if __name__ == "__main__":
    main()

Agents Need Tools

An agent is an LLM plus tools — functions or APIs that let it act on the world: search, run code, calculate. Here we give ours a calculator.

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
from langchain_community.utilities import LLMMathChain

def main():
    # Ensure OPENAI_API_KEY is set
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)

    # Create a basic math tool
    llm_math_chain = LLMMathChain.from_llm(llm)
    math_tool = Tool.from_function(
        func=llm_math_chain.run,
        name="Calculator",
        description="Useful for when you need to answer questions about math."
    )
    tools = [math_tool]
    print("Basic math tool created and ready!")

if __name__ == "__main__":
    main()

Choosing Your Agent Type

The agent type defines how it reasons. We'll use create_react_agent — ReAct means Reason and Act: it plans, observes results, then refines.

Combining Components

Now combine the pieces: create_react_agent takes your LLM, tools, and prompt to build the logic, then AgentExecutor wraps it to make it runnable.

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
from langchain_community.utilities import LLMMathChain
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

def main():
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
    llm_math_chain = LLMMathChain.from_llm(llm)
    math_tool = Tool.from_function(
        func=llm_math_chain.run,
        name="Calculator",
        description="Useful for when you need to answer questions about math."
    )
    tools = [math_tool]

    # Define the prompt for the agent
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", "You are a helpful AI assistant. Use tools when necessary."),
        ("human", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
    ])

    # Create the agent
    agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)

    # Create the agent executor
    agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
    print("Agent assembled and ready for action!")

if __name__ == "__main__":
    main()

Asking Your Agent a Question

With the agent assembled, give it a task via invoke. Ask a math question and watch it reach for its calculator tool to answer.

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
from langchain_community.utilities import LLMMathChain
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

def main():
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
    llm_math_chain = LLMMathChain.from_llm(llm)
    math_tool = Tool.from_function(
        func=llm_math_chain.run,
        name="Calculator",
        description="Useful for when you need to answer questions about math."
    )
    tools = [math_tool]

    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", "You are a helpful AI assistant. Use tools when necessary."),
        ("human", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
    ])

    agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
    agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

    print("Asking the agent: 'What is 123 multiplied by 456?'")
    response = agent_executor.invoke({"input": "What is 123 multiplied by 456?"})
    print("\nAgent's final answer:")
    print(response["output"])

if __name__ == "__main__":
    main()

Understanding the Agent's Response

With verbose=True you see the agent's thought process: Thought, Action, Action Input, Observation, then Final Answer. That transparency is key to debugging.

Your Complete First Agent!

Here's your complete first agent. Set your API key, run it, and try changing the input question to see it reason through different problems.

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool
from langchain_community.utilities import LLMMathChain
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

def main():
    # 1. Set up your LLM
    # Ensure OPENAI_API_KEY is set as an environment variable
    # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_KEY_HERE" # DO NOT hardcode!
    try:
        llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}. Please ensure OPENAI_API_KEY is set.")
        return

    # 2. Define your tools
    llm_math_chain = LLMMathChain.from_llm(llm)
    math_tool = Tool.from_function(
        func=llm_math_chain.run,
        name="Calculator",
        description="Useful for when you need to answer questions about math."
    )
    tools = [math_tool]

    # 3. Define the agent's prompt
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", "You are a helpful AI assistant. Use tools when necessary."),
        ("human", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
    ])

    # 4. Create the agent
    agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)

    # 5. Create the AgentExecutor
    agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

    # 6. Run the agent
    print("\n--- Running the Agent ---")
    question = "What is the square root of 144 plus 25?"
    print(f"Agent input: '{question}'")
    response = agent_executor.invoke({"input": question})
    print("\n--- Agent's Final Answer ---")
    print(response["output"])

if __name__ == "__main__":
    main()

Agent Components Check

You've seen how to build a basic agent. Which of the following are essential components when constructing a LangChain agent using create_react_agent?

Recap: Your First Agent!

Recap: you built a real agent — set up the environment, connected an LLM, added a tool, assembled it with create_react_agent and AgentExecutor, and watched it think.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Создание первого простого агента» бесплатный?

Да — полный текст урока «Создание первого простого агента» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Создание первого простого агента»?

Следуйте пошаговому руководству по настройке среды и созданию базового интеллектуального агента с помощью LangChain. Ты практикуешь AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?

Предыдущий опыт не требуется. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.

Сколько времени занимает урок «Создание первого простого агента»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?

Да. Каждый урок AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Понимание интеллектуальных агентов и моделей LLM
  2. Основные компоненты LangChain
  3. Создание первого простого агента
  4. Память и состояние диалога для агентов
← Назад к AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows