第1章：AI智能体开发之大模型调用-开发者社区

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第1章：AI智能体开发之大模型调用

python环境安装anaconda

1. ANACONDA 相关资源

Python 官网：https://www.python.org/
conda 仓库：https://github.com/conda/conda
Anaconda 官网：https://www.anaconda.com/
conda、miniconda、anaconda 的区别：https://juejin.cn/post/72628035978987557

2. UV 相关资源

Python 包管理工具 uv：https://github.com/astral-sh/uv
uv 安装文档：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

3. 基础教程

Python 菜鸟教程：https://www.runoob.com/python/python-install.html

window电脑安装uv

# 1.安装uv powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" # 2.检查是否安装成功 uv --version

uv的使用

# 1.使用uv创建项目 uv init ai-agent-test 目录结构如下 Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- -a---- 2025/12/20 8:45 109 .gitignore -a---- 2025/12/20 8:45 5 .python-version -a---- 2025/12/20 8:45 91 main.py -a---- 2025/12/20 8:45 159 pyproject.toml -a---- 2025/12/20 8:45 0 README.md # 2.测试uv，使用uv创建yaml管理 uv add pyyaml 目录结构如下 Mode LastWriteTime Length Name ---- ------------- ------ ---- d----- 2025/12/20 8:46 .venv -a---- 2025/12/20 8:45 109 .gitignore -a---- 2025/12/20 8:45 5 .python-version -a---- 2025/12/20 8:45 91 main.py -a---- 2025/12/20 8:46 181 pyproject.toml -a---- 2025/12/20 8:45 0 README.md -a---- 2025/12/20 8:46 18786 uv.lock

我们通过观察发现，其多出来了一个.venv文件，也就是一个虚拟环境。

然后我们要uv中配置镜像加速器：

方法1，在pyproject.toml中添加

[tool.uv] index = [ { url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/", default = true } ]

方法2，在uv.toml中添加

[index] url = "https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/" default = true

智能体开发流程

智能体开发流程和Ollama本地大模型部署

本地大模型调用方法

本地大模型我们需要安装ollama

其是一个开源的本地化大语言模型（LLM）运行和管理的工具；
可以简化大语言模型的部署和使用；
在本地运行模型，无需依赖云端服务，保证数据隐私性。

ollama官方网站：https://ollama.com/

ollama国内网站（阿里）：https://registry.ollama.ai/

我们选择的下载的是deepseek-r1:1.5b这个版本

ollama run deepseek-r1:1.5b

然后我们要安装langchain-ollama库，才可以使用本地大模型调用

uv add langchain-ollama

from langchain_ollama.chat_models import ChatOllama if __name__ == "__main__": llm = ChatOllama(model="deepseek-r1:1.5b") resp = llm.invoke("你是谁?") print(resp.content)

云端大模型调用

阿里云百炼：https://bailian.console.aliyun.com/

首先我们需要安装openai的依赖

uv add openai

测试案例：

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) completion = client.chat.completions.create( model="qwen-plus", messages=[{'role': 'user', 'content': '你是谁？'}] ) print(completion.choices[0].message.content)

大模型流式响应

from langchain_ollama.chat_models import ChatOllama if __name__ == "__main__": llm = ChatOllama( model="deepseek-r1:1.5b", stream=True, ) resp = llm.stream("给我介绍一下python学习的路线") for chunk in resp: print(chunk.content, end="")

LangChain框架

官网地址：https://www.langchain.com/

项目架构

核心层：langchain-core 包含主要的抽象概念、接口和核心功能，这部分代码非常稳定
应用层：langchain 包提供通用代码库，适用于不同接口实现
社区层：langchain-community 包含大量由社区维护的轻量级集成
合作伙伴层：与 Hugging Face、Azure、Ollama、阿里云等企业合作推出专用集成包

LangChain 的核心功能模块包括：

模型（Models）：提供统一接口调用各种 LLM，如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 Gemini 系列，以及 Hugging Face 的开源模型。
提示（Prompts）：优化模型输入，提升生成结果的质量，包括 PromptTemplate、ChatPromptTemplate 和 FewShotPromptTemplate 等。
链（Chains）：封装多个组件的调用序列，创建复杂的工作流程，如 SimpleSequentialChain 等。
代理（Agents）：允许模型自主调用外部工具和组件，实现多步骤任务处理，如 AutoGPT 等。
记忆（Memory）：存储和检索对话数据，支持上下文感知的应用，如多轮对话系统。
索引（Indexes）：组织和检索文档数据，支持 RAG（检索增强生成）等应用场景。