你好，我是方可乐。
一个正在深耕AI编程的30+的AI应用开发工程师。
实战过多个AI应用开发框架，自主开发过多个AI应用产品
今天我们来聊聊，用langchain调用大模型，如何持续实时交互。
昨天我们跑通了第一次调用，输出就像“演示版”，一问一答，但一次性结束。今天，我们来进行连续的对话。
就像我们平时用豆包或者DeepSeek这些AI 聊天一样，持续提问，随问随答。
在昨天原来的目录上，我们新建两个文件。老规矩，一个原生版本，一个langchain版本。
原生版本，新建文件02_talk_with_deepseek.py
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
# 加载环境变量
load_dotenv()
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("deepseek_api_key"),
base_url="https://api.deepseek.com"
)
print("=== 欢迎进入 AI 命令行聊天 ===")
print("输入 'exit' 退出聊天")
# 初始化对话历史，只包含系统消息
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个聪明的 AI 助手，会回答用户的问题。"}
]
while True:
user_input = input("\n你：")
if user_input.lower() == "exit":
print("聊天结束，再见！")
break
# 添加用户消息到对话历史
messages.append({"role": "user", "content": user_input})
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=messages,
stream=False
)
answer = response.choices[0].message.content
# 添加AI回复到对话历史
messages.append({"role": "assistant", "content": answer})
print(f"AI：{answer}")
langchain版本，新建文件02_talk_with_deepseek_langchain.py
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage
from dotenv import load_dotenv
import os
# 加载 .env 文件
load_dotenv()
# 初始化 LangChain LLM
llm = ChatOpenAI(
api_key=os.getenv("deepseek_api_key"),
base_url="https://api.deepseek.com/v1",
model="deepseek-chat",
temperature=0.7
)
print("=== 欢迎进入 LangChain AI 命令行聊天 ===")
print("输入 'exit' 退出聊天")
# 初始化对话历史，只包含系统消息
messages = [
SystemMessage(content="你是一个聪明的 AI 助手，会回答用户的问题。")
]
while True:
user_input = input("\n你：")
if user_input.lower() == "exit":
print("聊天结束，再见！")
break
# 添加用户消息到对话历史
messages.append(HumanMessage(content=user_input))
response = llm.invoke(messages)
# 添加AI回复到对话历史
messages.append(response)
print(f"AI：{response.content}")
我们使用while True来激活一个循环，然后通过input("\n你：")来进行连续的输入。
通过在循环中持续填入增量的历史消息到message对象后调用大模型，并且打印大模型的回复，来达到持续交互的目的。
Langchain中使用 messages.append(HumanMessage(content=user_input))，用HumanMessage对象来包装用户输入，看起来更加整洁。
当我们的代码复杂后，有更高的可读性。
这是最终代码运行效果，是不是很简单就跑起来了？
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