我的第一个 LangChain Agent：用 Ollama + 和风天气构建智能天气助手

用户提问 → 模型决策（要不要调工具？调哪个？传什么参数？）→ 执行工具 → 模型整合回答

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│  用户提问    │  "合肥明天天气怎么样？"
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│  LLM (qwen2.5:7b)              │
│  思考：需要调用 get_weather 工具  │
│  决策：city = "合肥"             │
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│  工具执行：get_weather("合肥")    │
│  → 请求和风天气 API              │
│  → 返回：晴 25~33°C 南风3-4级    │
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│  LLM 整合数据，生成自然语言回答   │
│  "明天合肥晴天，25到33度..."      │
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# pip install -qU langchain langchain-ollama requests python-dotenv
import os
import requests
from dotenv import load_dotenv
from langchain.agents import create_agent

load_dotenv()  # 从 .env 文件加载环境变量

# ===== 和风天气配置（从 .env 读取） =====
QWEATHER_HOST = os.getenv("QWEATHER_HOST", "")
QWEATHER_KEY = os.getenv("QWEATHER_KEY", "")

# 城市经纬度映射（常用城市）
CITY_COORDS = {
    "合肥": "117.27,31.86",
    "北京": "116.41,39.92",
    "上海": "121.47,31.23",
    "广州": "113.26,23.13",
    "深圳": "114.06,22.54",
    "杭州": "120.15,30.28",
    "南京": "118.78,32.06",
    "武汉": "114.31,30.52",
    "成都": "104.07,30.67",
    "重庆": "106.55,29.56",
}


def get_weather(city: str) -> str:
    """查询指定城市的真实天气预报，包括明天天气。city参数传入中文城市名，如 合肥、北京、上海"""
    try:
        coords = CITY_COORDS.get(city)
        if not coords:
            geo_url = f"{QWEATHER_HOST}/v2/city/lookup?location={city}&key={QWEATHER_KEY}"
            geo_resp = requests.get(geo_url, timeout=10)
            geo_data = geo_resp.json()
            if geo_data.get("code") != "200" or not geo_data.get("location"):
                return f"未找到城市: {city}"
            loc = geo_data["location"][0]
            coords = f"{loc['lon']},{loc['lat']}"
            city = loc.get("name", city)

        url = f"{QWEATHER_HOST}/v7/weather/3d?location={coords}&key={QWEATHER_KEY}"
        resp = requests.get(url, timeout=10)
        data = resp.json()

        if data.get("code") != "200":
            return f"查询失败，错误码: {data.get('code')}"

        today = data["daily"][0]
        today_info = (f"今天({today['fxDate']}): "
                      f"{today['textDay']} {today['tempMin']}~{today['tempMax']}°C, "
                      f"{today['windDirDay']}{today['windScaleDay']}级, "
                      f"湿度{today['humidity']}%")

        tomorrow = data["daily"][1]
        tomorrow_info = (f"明天({tomorrow['fxDate']}): "
                         f"{tomorrow['textDay']} {tomorrow['tempMin']}~{tomorrow['tempMax']}°C, "
                         f"{tomorrow['windDirDay']}{tomorrow['windScaleDay']}级, "
                         f"湿度{tomorrow['humidity']}%, "
                         f"日出{tomorrow['sunrise']} 日落{tomorrow['sunset']}")

        return f"{city}天气:\n{today_info}\n{tomorrow_info}"
    except Exception as e:
        return f"查询失败: {e}"


agent = create_agent(
    model="ollama:qwen2.5:7b",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="你是一个天气助手，请用中文回答。调用工具时city参数使用中文城市名(如合肥、北京、上海)。",
)

result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "合肥明天天气怎么样？"}]}
)
print(result["messages"][-1].content_blocks)

合肥明天的天气预计是晴天，气温在25到33摄氏度之间。
南风等级为3-4级，湿度为83%。
日出时间是早上5点25分，日落时间是晚上19点11分。
请注意防晒和补水哦！

langchain-demo/
├── .env                  # 密钥配置（不提交 Git）
├── .env.example          # 配置模板
├── .gitignore
├── langchaindemo1.py     # 主程序
├── LEARNING_ROADMAP.md   # 学习路线 TODO
└── 我的第一个LangChain项目.md  # 本文