AI Agent实战指南：从基础创建到全栈部署上线-智慧文博士

本文介绍了AI Agent智能体的创建与实现，包括基础Agent构建、ReAct Agent工作机制及联网搜索工具集成。通过代码示例展示了LLM与工具的绑定和自动调用决策过程。作为系列教程，后续将深入LangGraph、RAG、MCP等技术，最终实现全栈Agent开发与部署。

AI Agent 系列文章10, 后续会更新 LangGraph、RAG、MCP等内容，最后全栈开发一个 Agent 智能体并部署上线。

本篇主要介绍

1）Agent 创建

2）ReAct Agent

3）调用“联网搜索”工具的Agent

Agent创建

之前的功能都是一次性调用llm返回结果，或者需要多次询问，或者二次加工处理。

如果需要自动多次调用llm，自动调用工具等等，就需要agent智能体。

import { ChatDeepSeek } from '@langchain/deepseek' import { createAgent, tool } from 'langchain' import * as z from 'zod' import 'dotenv/config' const llm = new ChatDeepSeek({ model: 'deepseek-chat', apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY }) const getWeather = tool( input => `${input.city}一直天气晴朗`, { name: 'query-weather', description: '查询指定城市的天气情况', schema: z.object({ city: z.string().describe('要查询天气的城市') }) } ) const agent = createAgent({ model: llm, tools: [getWeather] }) const res = await agent.invoke({ messages: [{ role: 'user', content: '广州的天气怎么样？' }] }) console.log(res);

代码中定义了一个查询天气的工具，它是模拟的，不过不影响 agent 的执行流程。

agent 绑定了 llm 和 tools ，它会根据用户输入的提示词，自动判断需要调用什么。

执行结果：

{ messages: [ HumanMessage { "id": "20422a89-da0e-4e6f-9e8d-ed34900df1f0", "content": "广州的天气怎么样？", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {} }, AIMessage { "id": "5246393a-bd50-4cdf-95e4-c89935bfab01", "content": "我来帮您查询广州的天气情况。", "name": "model", "additional_kwargs": { "tool_calls": [ { "index": 0, "id": "call_00_9IfbfrGjSe8XgfXtGwxQE9zq", "type": "function", "function": "[Object]" } ] }, "response_metadata": { "tokenUsage": { "promptTokens": 337, "completionTokens": 52, "totalTokens": 389 }, "finish_reason": "tool_calls", "model_provider": "openai", "model_name": "deepseek-chat", "usage": { "prompt_tokens": 337, "completion_tokens": 52, "total_tokens": 389, "prompt_tokens_details": { "cached_tokens": 0 }, "prompt_cache_hit_tokens": 0, "prompt_cache_miss_tokens": 337 }, "system_fingerprint": "fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache" }, "tool_calls": [ { "name": "query-weather", "args": { "city": "广州" }, "type": "tool_call", "id": "call_00_9IfbfrGjSe8XgfXtGwxQE9zq" } ], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": { "output_tokens": 52, "input_tokens": 337, "total_tokens": 389, "input_token_details": { "cache_read": 0 }, "output_token_details": {} } }, ToolMessage { "id": "ca6dc481-e79e-4eb1-9635-67d0e660914b", "content": "广州一直天气晴朗", "name": "query-weather", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": {}, "tool_call_id": "call_00_9IfbfrGjSe8XgfXtGwxQE9zq" }, AIMessage { "id": "bce04c5b-5edb-4d42-acd6-dc6971132155", "content": "根据查询结果，广州目前天气晴朗。如果您需要更详细的天气信息，比如温度、湿度或未来几天的天气预报，请告诉我，我 可以为您提供更多帮助。", "name": "model", "additional_kwargs": {}, "response_metadata": { "tokenUsage": { "promptTokens": 402, "completionTokens": 35, "totalTokens": 437 }, "finish_reason": "stop", "model_provider": "openai", "model_name": "deepseek-chat", "usage": { "prompt_tokens": 402, "completion_tokens": 35, "total_tokens": 437, "cached_tokens": 320 }, "prompt_cache_hit_tokens": 320, "prompt_cache_miss_tokens": 82 }, "system_fingerprint": "fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache" }, "tool_calls": [], "invalid_tool_calls": [], "usage_metadata": { "output_tokens": 35, "input_tokens": 402, "total_tokens": 437, "input_token_details": { "cache_read": 320 }, "output_token_details": {} } } ] }

上述结果就是 agent 多次调用 llm 和 tool 返回的信息。

第一个是 HumanMessage，用户的提问，然后第二个是 AI 分析后的结果，需要调用 tool，然后是 tool 返回的结果，然后 AI 再根据用户提问和 tool 返回的结果，整合后返回最终的结果。

ReAct Agent

ReAct（Reasoning 推理 + Acting 行动），agent 根据情况自动多次调用 llm 和 tool。

ReAct Agent 的工作流程是一个典型的 “推理-行动-观察”循环，其核心在于让大模型能够通过多轮工具调用来解决复杂问题。

ReAct 可以体现到 agent 中的所有元素，不仅仅是 llm 和 tool，一个 agent 一般也包括：

llm
tools
memory
system prompt
workflow
structured output

它可以自动执行这些元素，来达到解决问题的目的。

调用“联网搜索”工具的Agent

import { ChatDeepSeek } from '@langchain/deepseek' import { createAgent } from 'langchain' import { TavilySearch } from '@langchain/tavily' import 'dotenv/config' const llm = new ChatDeepSeek({ model: 'deepseek-chat', apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY }) // 联网搜索的工具 const tavilyTool = new TavilySearch({ maxResults: 2, topic: 'general', tavilyApiKey: process.env.TAVILY_API_KEY }) const agent = createAgent({ model: llm, tools: [tavilyTool] }) const res = await agent.invoke({ messages: [{ role: 'user', content: '电影《疯狂动物城2》今年什么时间上映的' }] }) console.log(res);

比如问 “电影《疯狂动物城2》今年什么时间上映的”：

最终回答是 2025年11月26日，agent 调用了 tavily_search 工具进行联网搜索。

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