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day30: 了解部分内置工具（PythonREPL、Search API）的作用

一、 Agent 一定要有「内置工具」的原因

一句话结论：

LLM ≠ 会做事，Tool 才是“手”

LLM 的天然短板：

👉 Tool 是在补 LLM 的“物理能力”

二、PythonREPL 工具（最重要的内置工具之一）

1. PythonREPL 是什么？

• PythonREPL = Agent 可调用的 Python 运行环境

你可以把它理解为：

• 一个受控的 exec()

• 一个可以：

  • 计算
  • 处理数据
  • 跑简单脚本
  • 验证中间结果

2. PythonREPL 能解决什么问题？

❌ LLM 不擅长的事

27 * 43 / 19 的结果？

✅ Agent + PythonREPL

27 * 43 / 19

常见用途总结

⚠️ 不适合：

• 网络请求

• 长时间任务

• 高安全风险代码

3. 核心知识点（非常重要）

🔹 1. PythonREPL 是 Tool，不是 Notebook

LLM 用自然语言决定是否调用 Executor 真的执行 Python

🔹 2. LLM 写代码 ≠ 你写代码

LLM 写的 Python 往往是：

一次性 偏脚本 不优雅但能跑

👉 这是预期行为，不是 Bug

🔹 3. Tool 描述决定调用成功率

PythonREPL 的 description 会告诉 LLM：

“当你需要计算或执行 Python 时，用我”

4️⃣ 从 0 到 1 Demo：PythonREPL Agent
Step 0：安装依赖

langchain>=0.1.0
langchain-openai

fromlangchain_classic.agentsimportinitialize_agent,AgentTypefromlangchain_experimental.toolsimportPythonREPLToolfromlangchain_openaiimportChatOpenAI llm=ChatOpenAI(model="qwen-plus-latest",temperature=0,api_key="sk-Your-key",base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",)python_tool=PythonREPLTool()tools=[python_tool]agent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verbose=True,handle_parsing_errors=True)defmain():res=agent.invoke({"计算 (127 * 39 - 58) / 13"})print(res["output"])if__name__=="__main__":main()# Observation: NameError("name 'py' is not defined")# Thought:The issue is that the tool expects only the raw Python expression, without any markdown code block syntax or "py" keyword. I'll input just the expression directly.## Action: Python_REPL# Action Input:# (127 * 39 - 58) / 13# Observation:# Thought:377.0# Final Answer: 377.0## > Finished chain.# 377.0

三、Search API（让 Agent 连接真实世界）

1. Search API 是什么？

• Search API = Agent 可用的“外部信息获取工具”

解决的问题：

2. LangChain 常见 Search Tool

👉 推荐学习阶段用 Tavily

3. Tavily Search 的核心认知

Tavily 是什么？

• 专为 LLM 设计的搜索 API

返回的是：

精简摘要 可读文本 低噪声

Agent 使用方式

Thought: 我需要最新信息 Action: tavily_search Action Input: 查询内容 Observation: 搜索结果

4️⃣ 从 0 到 1 Demo：Search Agent

export TAVILY_API_KEY=your_key# 1. Tavily API Key 获取方法# 步骤：## 访问 Tavily 官网## 点击 "Get Started" 或 "Sign Up"## 注册账户（可能需要邮箱验证）## 登录后进入 Dashboard## 在 API Keys 部分生成新的 API Key## 通常有免费额度供试用

fromlangchain_classic.agentsimportinitialize_agent,AgentTypefromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain_tavilyimportTavilySearch llm=ChatOpenAI(model="qwen-plus-latest",temperature=0,api_key="sk-YOURKEY",base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",)search_tool=TavilySearch(k=3)tools=[search_tool]agent=initialize_agent(tools,llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verbose=True,handle_parsing_errors=True)defmain():res=agent.invoke({"2025 年诺贝尔和平奖是谁"})print(res["output"])if__name__=="__main__":main()