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用Langchain创建一个可以总结网页内容的Agent
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原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用LangChain实现抓取并总结网页内容的功能。通过使用LangChain提供的WebBaseLoader工具和装饰器@tool，可以简化代码。创建llm并绑定工具，创建prompt并包含agent_scratchpad占位符，创建Agent并执行，最后通过AgentExecutor.invoke方法获取结果。完整代码可在Github上找到。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用LangChain实现抓取并总结网页内容的功能。
- 使用LangChain的WebBaseLoader工具和@tool装饰器可以简化代码。
- 需要对LangChain有一定了解，建议先查看LangChain官网的入门概念。
- 定义网页加载工具时，使用LangChain提供的WebBaseLoader。
- 通过@tool装饰器简化函数定义，不需要复杂的schema。
- 创建llm并绑定工具，使用ChatOpenAI模型。
- llm与工具的绑定是关键步骤，使用bind_tools()方法。
- 创建prompt时需要包含agent_scratchpad占位符以满足函数调用的要求。
- 使用create_tool_calling_agent方法创建Agent，并实例化AgentExecutor执行。
- 通过invoke方法获取网页内容的总结结果。
- 完整代码可在Github上找到，提供了详细的实现步骤和示例。
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