1、安装相关依赖1安装langchainuv add langchain2安装对应模型的依赖。langchain支持Deepseek、Ollama、OpenAI等模型。。but不支持阿里的qwen# LangChain支持各种不同的模型而且提供了对应的兼容SDK不过也都需要安装对应依赖。 # 集成 DeepSeek uv add langchain-deepseek # 集成阿里直接用openai就行或者安装社区版依赖但不再维护了 # uv add langchain-community dashscope # 集成 OpenAI uv add langchain-openai # 集成 Anthropic uv add langchain-anthropic2、使用方法1加载环境变量# 1.加载环境变量 from dotenv import load_dotenv import os load_dotenv() api_key os.getenv(DASHSCOPE_API_KEY) base_url os.getenv(DASHSCOPE_BASE_URL)2定义工具# 2.定义工具 from langchain.tools import tool tool def get_weather(location: str) - str: # 这段注释相当于描述describtion必须有。。模型调用工具的时候参考该描述 Get the weather in a given location. Args: location: city name or coordinates return fCurrent weather in {location} is sunny3创建Agent# 因为阿里千问有适配openai接口所以用ChatOpenAI接口创建模型 from langchain_openai import ChatOpenAI llm ChatOpenAI( model qwen-plus-2025-07-28, api_key api_key, # base_url https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 base_url base_url )# 3.创建Agent from langchain.agents import create_agent agent create_agent( model llm, tools [get_weather] )4调用Agentinvoke阻塞式调用stream流式调用# 4.调用Agent print( 正在调用大模型...) response agent.invoke({ messages: [ {role: user, content: 苏州今天天气如何?} ] })# 打印输出结果 for message in response[messages]: print(message.model_dump_json(indent2)) print(-----------------------------------------)【参考图来自黑马程序员课程】16-LangChain入门-模型-调用模型_哔哩哔哩_bilibili