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LangChainJS快速入门：5分钟搭建你的第一个AI聊天机器人

news 2026/8/19 9:29:19

LangChainJS快速入门：5分钟搭建你的第一个AI聊天机器人

【免费下载链接】langchainjs项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchainjs

LangChainJS是一个强大的框架，专为快速构建AI驱动的应用程序而设计，尤其适合创建智能聊天机器人。本教程将带你在短短5分钟内，使用LangChainJS搭建一个功能完整的AI聊天机器人，无需复杂的编程知识，让你轻松踏入AI应用开发的大门。

准备工作：环境搭建

在开始构建聊天机器人之前，我们需要准备好开发环境。确保你的系统中已经安装了Node.js和npm。如果尚未安装，可以从Node.js官方网站下载并安装。

接下来，克隆LangChainJS项目仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchainjs cd langchainjs

进入项目目录后，安装所需的依赖：

npm install

核心概念：了解LangChainJS的基本组件

LangChainJS提供了丰富的工具和API，帮助开发者快速构建AI应用。在创建聊天机器人时，我们主要会用到以下核心组件：

模型(Model): 如ChatOpenAI，负责处理自然语言理解和生成
工具(Tool): 允许AI调用外部功能，扩展机器人能力
代理(Agent): 协调模型和工具，实现复杂任务处理
存储(Store): 用于保存和检索对话历史或用户信息

实战步骤：构建你的第一个聊天机器人

1. 创建基础聊天机器人

我们将使用LangChainJS的createAgent函数来快速创建一个基础聊天机器人。这个机器人将具备基本的对话能力，并能使用工具来扩展功能。

import { createAgent, tool } from "langchain"; import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai"; import { InMemoryStore } from "@langchain/langgraph";

2. 定义工具函数

工具是LangChainJS的强大特性之一，它允许AI根据需要调用外部函数。我们定义两个简单的工具：保存用户信息和获取用户信息。

const getUserInfo = tool( async ({ userId }, config) => { return config.store?.get(["users"], userId); }, { name: "get_user_info", description: "Look up user info.", schema: z.object({ userId: z.string(), }), } ); const saveUserInfo = tool( async ({ userId, name, age, email }, config) => { await config.store?.put(["users"], userId, { name, age, email }); return "Successfully saved user info."; }, { name: "save_user_info", description: "Save user info.", schema: z.object({ userId: z.string(), name: z.string(), age: z.number(), email: z.string(), }), } );

3. 初始化聊天机器人

使用createAgent函数初始化我们的聊天机器人，指定使用的AI模型、工具和存储方式。

const agent = createAgent({ model: new ChatOpenAI({ model: "gpt-4o" }), tools: [getUserInfo, saveUserInfo], store: new InMemoryStore(), });

4. 与聊天机器人交互

现在我们可以与创建的聊天机器人进行交互了。下面是一个简单的示例，展示如何保存用户信息并查询：

// 保存用户信息 await agent.invoke({ messages: "Save the following user: userid: abc123, name: Foo, age: 25, email: foo@langchain.dev", }); // 获取用户信息 const result = await agent.invoke({ messages: "Get user info for user with id 'abc123'", }); console.log(result.messages.at(-1)?.content);

运行这段代码后，你将看到聊天机器人成功保存并检索用户信息的结果。