文章介绍了搭建完整智能体的六大核心步骤：设计系统提示词定义角色行为、创建工具实现外部交互、配置模型参数确保一致性、定义响应格式获得可预测结果、添加记忆实现连续对话、最后组装运行智能体。通过这六个步骤，即使是简单的智能体也能实现基本功能，如获取用户位置和天气信息等，文章提供了完整代码示例，帮助开发者快速上手智能体开发。
上期，我们大了一个最简单的智能体，这次我们搭建一个相对完整的智能体，虽然各个功能都很简单，但是也属于麻雀虽小五脏俱全了。搭建一个相对完整的智能体一般应该包含以下6个关键步骤：
- 设计详细的系统提示词；
- 创建模型可调用的工具；
- 模型参数配置，以获得一致响应；
- 结构化输出，以获得可预测的结果；
- 对话记忆，以实现类似聊天的交互方式；
- 创建并运行智能体。
第一步 定义系统提示词
系统提示词（SYSTEM_PROMPT）定义了智能体的角色和行为，是智能体的“人设”，定义系统提示词时，要像描述一个人一样尽量“具体”，同时要可行，天马行空明显超出能力的定义也没有意义。比如，可以这样定义：
第二步 创建工具
工具即是函数（functions），智能体允许模型通过调用定义好的函数来实现与外部系统交互。可以依赖于运行时的上下文里的字段，也可以与智能体记忆内容进行交互。这里定义两个工具，get_user_location是根据运行时的user_id来判断用户的位置，get_weather_for_location是根据位置查询天气，返回固定格式的天气状况。
第三步****配置模型参数
模型是智能体的驱动引擎，因此需要根据使用场景和要求，为语言模型设置正确的参数，根据所选模型和供应商的不同，初始化参数可能会有所变化，如果想了解完整的模型参数，可以去查阅官方文档。配置模型一般有两种，一种固定模型：预先指定模型，获得一个可直接使用的聊天模型。另一种是可配置模型：选择配置运行时的某些参数，无需更改代码即可轻松切换模型/服务商。这里我们就用一个固定模型。这些参数后面会详细讲解。
第四步****定义响应格式
如果需要智能体按照特定的结构返回，可以定义一个结构化的响应格式。我们这里使用了dataclass，有两个参数，一是回复的文本，另一个是天气状况，都是字符串格式。但也支持 Pydantic 模型，以后会讲到。
第五步****为智能体添加记忆
智能体的记忆至关重要，如果没有上下文记忆，那就是弱智体或者健忘体了，好在LangChain有个记忆保存功能，可以在多次交互间保持状态，智能体记住先前的对话和上下文。当然，在生产环境中肯定是要使用能保存到数据库的持久化检查点。
第六步****创建和运行智能体
用所有组件组装你智能体并运行它！
完整代码
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