02 5 分钟跑通你的第一个 Agent

02.1 你需要什么

• Python 3.10 以上（我用的是 3.13）。
• 一个支持"函数调用"的大模型 API Key（OpenAI、通义、智谱都行）。
• 预计时间：5 分钟。

02.2 装好依赖

pip install -U langgraph
pip install langchain-openai

预期结果：命令行跑完，没有红色报错。

注意：版本会变 本书写于 2026-07，LangGraph 稳定版是 1.2.8。装完跑 pip show langgraph 看一眼版本，别低于 1.0。

02.3 二十行跑通第一个 Agent

from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

llm = init_chat_model("openai:gpt-4o-mini", api_key="你的KEY")

agent = create_react_agent(llm, tools=[])

result = agent.invoke({"messages": "用一句话介绍 LangGraph"})
print(result["messages"][-1].content)

预期结果：屏幕上打印出一段关于 LangGraph 的介绍文字。

就成了。你没写任何"循环"代码，但 create_react_agent 内部已经是一个完整的图：调模型 → 判断 → 回答。

02.4 给它一个工具，让它"动手"

from langchain_core.tools import tool

@tool
def get_time() -> str:
    """返回当前时间。用户问时间时调用。"""
    from datetime import datetime
    return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")

agent = create_react_agent(llm, tools=[get_time])

result = agent.invoke({"messages": "现在几点了？"})
print(result["messages"][-1].content)

预期结果：Agent 不再瞎编，而是调用 get_time 后告诉你真实时间。

标叔的经验：docstring 是半条命 我早期踩过坑：工具描述写"获取信息"，AI 死活不调用。改成"返回当前时间。用户问时间时调用。"，命中率立刻上来了。AI 是按你的描述选工具的。

02.5 小结

这一章你跑通了： - 安装 LangGraph - 用 create_react_agent 造一个 Agent - 给它加工具，看它自己调用

核心建议：从 create_react_agent 起步 它封装好了"思考—调工具—再思考"的循环。等你想完全掌控流程，再回到 StateGraph。

▸ 向前桥接 预置 Agent 省事，但黑盒。下一章，我带你手搭一个图，看清里面每一块。