LangChain 是主流的 LLM 应用框架，其 Agent 机制让模型能"自己决定"调用哪些工具完成任务。
一、适用场景
需要多步推理、实时数据、调用外部 API 的自动化任务，如"查天气并写提醒""搜资料做摘要"。
二、准备
安装 langchain 及对应模型 SDK，准备工具（搜索、计算器、自定义函数），了解 Agent 与 Tool 概念。
三、操作步骤
1. 定义工具：用 @tool 装饰器包装函数，写清功能与参数说明。
2. 创建 Agent：选一个支持函数调用的模型，绑定工具列表。
3. 给出目标："查一下北京明天天气，并建议穿什么"，Agent 会自动规划调用搜索。
4. 运行并观察它的"思考—行动—观察"轨迹，调优工具描述。
四、要点提示
工具描述写得越清楚，模型越会用；给最大步数防死循环；关键操作加人工确认。
小结：Agent 让 AI 从"会聊天"变成"会办事"，是自动化工作流的核心范式。
