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本练习是课程的一部分
构建智能的 agentic 系统！了解 LangChain 代理的关键组件，以及提示词、LLM 和工具如何协同实现推理与行动。您将使用 OpenAI 的 API 搭建一个代理，定义自定义工具，并解决诸如数学计算等真实任务。另请探索 LangChain 如何用图、节点与边来组织数据。
当前练习
使用 LangChain 与 LangGraph 构建动态、工具增强的聊天机器人！您将通过定义状态并集成外部 API 获取实时信息，构建一个能根据用户输入自适应的机器人。您会把这些组件连接成一个响应式的图结构，使对话与工具辅助回复之间的切换顺畅无缝。到最后，您将获得一个具备可视化表示的聊天机器人框架，拥有更强的推理能力和多步工作流。
用动态工具与记忆扩展您的聊天机器人！在灵活的工作流中定义并集成多个工具，构建用于动态工具调用的函数，并将机器人配置为可处理多工具场景。组织记忆与输出，以支持交错的多轮对话。完成后，您将构建一个能够进行复杂交互的高级聊天机器人。