LangChain Agents 实战：构建智能文件管理助手

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从 Tools 到 Agents

回顾：Tools 能做什么？

在上一篇文章中，我们学会了如何封装工具：

const readFileTool = new DynamicStructuredTool({
  name: "read_file",
  description: "读取文件内容",
  schema: z.object({ path: z.string() }),
  func: async ({ path }) => fs.readFile(path, "utf-8")
});

但是，Tools 本身是被动的：用户需要手动选择工具，然后再执行工具，最后得到结果。并且AI 并不知道什么时候该用哪个工具，需要开发者硬编码逻辑。

Agents 解决了什么问题？

Agents 让 AI 自己决定什么时候该用哪个工具：

用户: "帮我创建一个文件 test.txt，写入 Hello，然后读取它"

AI 的思考过程：
💭 用户需要创建文件，我应该用 create_file 工具
🔧 Action: create_file("test.txt", "Hello")
👁️ Observation: 文件创建成功

💭 用户还需要读取这个文件，现在用 read_file
🔧 Action: read_file("test.txt")
👁️ Observation: "Hello"

💭 任务完成
✅ Answer: 已创建文件 test.txt，内容为 "Hello"

Agent 类型详解

类型对比表

Agen	输出格式	工具调用方式	适用场景	推荐度
OpenAIFunctionsAgent	JSON	Function Calling	工具数量多、参数复杂	⭐⭐⭐⭐⭐
ReActAgent	文本	解析 Action	需要可读的思考过程	⭐⭐⭐⭐
ConversationalAgent	文本	解析 Action	多轮对话 + 工具调用	⭐⭐⭐
XMLAgent	XML	解析 XML 标签	结构化输出场景	⭐⭐

OpenAIFunctionsAgent

原理：利用 OpenAI 的 Function Calling 能力，模型直接输出结构化的 JSON 调用请求：

代码示例

import { createOpenAIFunctionsAgent } from "langchain/agents";

const agent = await createOpenAIFunctionsAgent({
  llm: model,
  tools,
  prompt
});

AI 输出格式（JSON，稳定可靠）

{
  "tool_calls": [{
    "function": {
      "name": "read_file",
      "arguments": "{\"path\":\"test.txt\"}"
    }
  }]
}

优点

• 解析稳定，不会出现格式错误
• 支持复杂参数（嵌套对象、数组）
• 工具描述清晰，调用准确率高

ReActAgent

原理：通过文本格式的 Thought/Action/Observation 循环，让 AI 展示思考过程:

代码示例

import { ReActAgent } from "langchain/agents";

const agent = new ReActAgent({
  llm: model,
  tools,
  maxIterations: 5
});

AI 输出格式（文本，可读性强）

Thought: 用户需要读取文件，我应该用 read_file 工具
Action: read_file("test.txt")
Observation: Hello World
Thought: 我已经获得了文件内容，可以回答用户了
Answer: 文件内容是 Hello World

优点

• 思考过程透明，便于调试
• 不需要模型支持 Function Calling

缺点

• 解析文本格式，有一定出错概率

ConversationalAgent

原理：基于对话历史进行推理，使用专门的对话提示模板解析 Thought/Action，天然支持上下文记忆：

代码示例

import { ConversationalAgent } from "langchain/agents";
import { ChatPromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";

// 创建对话式 Agent
const agent = ConversationalAgent.fromLLMAndTools(model, tools, {
  prefix: `你是一个文件管理助手，基于对话历史帮助用户管理文件。`,
  suffix: "开始回答：{input}\n{agent_scratchpad}",
});

AI 输出格式（对话式文本）

我现在需要帮你读取文件
Action: read_file("test.txt")
Observation: Hello LangChain
好的，文件内容是 Hello LangChain

优点

• 完美支持多轮对话 + 上下文记忆
• 交互自然，适合聊天机器人
• 对开源模型友好

缺点

• 复杂任务解析能力弱于 OpenAIFunctionsAgent

XMLAgent

原理：模型输出固定 XML 结构（如 、），Agent 通过解析 XML 提取调用信息：

代码示例

import { createXmlAgent } from "langchain/agents";

const agent = await createXmlAgent({
  llm: model,
  tools,
  prompt: XmlAgentPrompt,
});

AI 输出格式（XML 结构化）

<thought>用户需要读取文件</thought>
<tool>
  <name>read_file</name>
  <params>
    <path>test.txt</path>
  </params>
</tool>

优点

• 解析100% 稳定，不会出现文本解析混乱
• 适合需要二次开发、日志解析的场景
• 可控性最强

缺点

• 提示词复杂
• 对模型理解能力要求稍高
• 不适合超轻量化场景

如何选择？

graph TD
    Start([你的使用场景？]) -->|支持FunctionCalling、工具复杂| A[OpenAIFunctionsAgent<br/>首选]
    Start -->|需要看思考过程、开源模型| B[ReActAgent]
    Start -->|多轮聊天、长期记忆| C[ConversationalAgent<br/>聊天助手首选]
    Start -->|强结构化、需要稳定解析| D[XMLAgent<br/>企业/可控场景]
    
    A --> A1[GPT-4/Claude3/DeepSeek]
    B --> B1[开源大模型]
    C --> C1[智能助手、客服、文件机器人]
    D --> D1[解析严格、自动化流程]

AgentExecutor 运行机制详解

核心执行流程

AgentExecutor 是 Agent 的“运行引擎”，它的内部逻辑如下：

// AgentExecutor 简化版实现
class AgentExecutor {
  private agent: Agent;
  private tools: Map<string, Tool>;
  private maxIterations: number;
  
  async invoke(input: string): Promise<string> {
    let iterations = 0;
    let scratchpad = "";      // 记录历史 Action/Observation
    let steps: Step[] = [];
    
    while (iterations < this.maxIterations) {
      iterations++;
      
      // 1. Agent 决策：根据当前状态决定下一步
      const decision = await this.agent.plan({
        input,
        scratchpad
      });
      
      // 2. 检查是否完成
      if (decision.type === "answer") {
        return decision.output;
      }
      
      // 3. 执行工具
      const tool = this.tools.get(decision.toolName);
      const observation = await tool.call(decision.toolInput);
      
      // 4. 记录步骤，更新 scratchpad
      steps.push({ action: decision, observation });
      scratchpad += `\nAction: ${decision.toolName}(${decision.toolInput})\nObservation: ${observation}`;
    }
    
    // 5. 达到最大迭代次数，强制生成答案
    return await this.agent.finalAnswer({ input, scratchpad });
  }
}

执行流程图

graph TD
    S([开始]) --> A[Agent 决策]
    A --> Q1{是 Answer？}
    Q1 -->|是| R[返回答案]
    Q1 -->|否| E[执行工具]
    E --> Q2{达到最大迭代？}
    Q2 -->|否| A
    Q2 -->|是| F[强制生成]
    R --> End([结束])
    F --> End

AgentExecutor 配置详解

const executor = new AgentExecutor({
  // 核心组件
  agent,                    // Agent 实例（必填）
  tools,                    // 工具列表（必填）
  
  // ========== 循环控制 ==========
  maxIterations: 10,        // 最大迭代次数，防止无限循环
  earlyStoppingMethod: "generate",  
  // "generate": 达到限制时让 AI 生成答案
  // "force": 直接返回最后一条 observation
  
  // ========== 输出控制 ==========
  verbose: true,            // 打印详细执行日志
  returnIntermediateSteps: true,  // 返回中间步骤
  
  // ========== 错误处理 ==========
  handleParsingErrors: true,      // 自动处理解析错误
  maxRetries: 3,                  // 最大重试次数
  
  // ========== 回调 ==========
  callbacks: [new MyCallback()],
  
  // ========== 记忆 ==========
  memory: new BufferMemory()      // 可选的记忆模块
});

实战：构建文件管理助手

定义文件操作工具

我们复用上一篇文章的工具设计，定义 5 个文件操作工具：

// tools/fileTools.ts
import { DynamicStructuredTool } from "@langchain/core/tools";
import { z } from "zod";
import * as fs from "fs/promises";
import * as path from "path";

// 安全路径解析
const BASE_PATH = path.resolve(process.cwd(), "workspace");

function safePath(inputPath: string): string {
  const resolved = path.resolve(BASE_PATH, inputPath);
  if (!resolved.startsWith(BASE_PATH)) {
    throw new Error(`不允许访问路径: ${inputPath}`);
  }
  return resolved;
}

// 1. 读取文件工具
export const readFileTool = new DynamicStructuredTool({
  name: "read_file",
  description: "读取文件内容。返回文件的完整内容。",
  schema: z.object({
    path: z.string().describe("文件路径，如 documents/readme.txt")
  }),
  func: async ({ path: filePath }) => {
    try {
      const fullPath = safePath(filePath);
      const content = await fs.readFile(fullPath, "utf-8");
      
      // 限制返回长度
      if (content.length > 5000) {
        return `${content.slice(0, 5000)}\n...(文件过长，已截断)`;
      }
      return content;
    } catch (error: any) {
      if (error.code === "ENOENT") {
        return `错误：文件 "${filePath}" 不存在`;
      }
      return `错误：读取失败 - ${error.message}`;
    }
  }
});

// 2. 写入文件工具
export const writeFileTool = new DynamicStructuredTool({
  name: "write_file",
  description: "写入内容到文件。如果文件不存在会创建，存在会覆盖。",
  schema: z.object({
    path: z.string().describe("文件路径"),
    content: z.string().describe("要写入的内容")
  }),
  func: async ({ path: filePath, content }) => {
    try {
      const fullPath = safePath(filePath);
      const dir = path.dirname(fullPath);
      await fs.mkdir(dir, { recursive: true });
      await fs.writeFile(fullPath, content, "utf-8");
      return `✅ 文件 "${filePath}" 写入成功，共 ${content.length} 字符`;
    } catch (error: any) {
      return `错误：写入失败 - ${error.message}`;
    }
  }
});

// 3. 删除文件工具
export const deleteFileTool = new DynamicStructuredTool({
  name: "delete_file",
  description: "删除文件。此操作不可恢复！",
  schema: z.object({
    path: z.string().describe("要删除的文件路径"),
    confirm: z.boolean().describe("确认删除，必须为 true")
  }),
  func: async ({ path: filePath, confirm }) => {
    if (!confirm) {
      return "操作取消：需要设置 confirm: true 才能删除文件";
    }
    
    try {
      const fullPath = safePath(filePath);
      await fs.unlink(fullPath);
      return `✅ 文件 "${filePath}" 已删除`;
    } catch (error: any) {
      if (error.code === "ENOENT") {
        return `错误：文件 "${filePath}" 不存在`;
      }
      return `错误：删除失败 - ${error.message}`;
    }
  }
});

// 4. 列出目录工具
export const listDirectoryTool = new DynamicStructuredTool({
  name: "list_directory",
  description: "列出目录下的所有文件和子目录",
  schema: z.object({
    path: z.string().optional().describe("目录路径，默认为根目录"),
    recursive: z.boolean().optional().describe("是否递归列出，默认 false")
  }),
  func: async ({ path: dirPath = ".", recursive = false }) => {
    try {
      const fullPath = safePath(dirPath);
      const items = await fs.readdir(fullPath);
      
      if (items.length === 0) {
        return `目录 "${dirPath}" 为空`;
      }
      
      if (recursive) {
        // 递归列出所有文件
        const allFiles: string[] = [];
        const walk = async (dir: string, prefix: string = "") => {
          const files = await fs.readdir(dir);
          for (const file of files) {
            const full = path.join(dir, file);
            const stat = await fs.stat(full);
            allFiles.push(`${prefix}${file}${stat.isDirectory() ? "/" : ""}`);
            if (stat.isDirectory()) {
              await walk(full, `${prefix}  `);
            }
          }
        };
        await walk(fullPath);
        return `📁 ${dirPath}\n${allFiles.join("\n")}`;
      }
      
      // 获取详细信息
      const itemsWithInfo = await Promise.all(
        items.map(async (item) => {
          const itemPath = path.join(fullPath, item);
          const stat = await fs.stat(itemPath);
          const type = stat.isDirectory() ? "📁" : "📄";
          const size = stat.isFile() ? ` (${stat.size} B)` : "";
          return `${type} ${item}${size}`;
        })
      );
      
      return `📁 ${dirPath} (${items.length}项):\n${itemsWithInfo.join("\n")}`;
    } catch (error: any) {
      if (error.code === "ENOENT") {
        return `错误：目录 "${dirPath}" 不存在`;
      }
      return `错误：列出失败 - ${error.message}`;
    }
  }
});

// 5. 文件信息工具
export const fileInfoTool = new DynamicStructuredTool({
  name: "file_info",
  description: "获取文件或目录的详细信息（大小、修改时间等）",
  schema: z.object({
    path: z.string().describe("文件或目录路径")
  }),
  func: async ({ path: targetPath }) => {
    try {
      const fullPath = safePath(targetPath);
      const stat = await fs.stat(fullPath);
      const isDir = stat.isDirectory();
      
      let info = `路径: ${targetPath}\n`;
      info += `类型: ${isDir ? "目录" : "文件"}\n`;
      info += `大小: ${isDir ? "-" : `${stat.size} 字节`}\n`;
      info += `创建时间: ${stat.birthtime.toLocaleString()}\n`;
      info += `修改时间: ${stat.mtime.toLocaleString()}\n`;
      
      if (isDir) {
        const files = await fs.readdir(fullPath);
        info += `包含项目: ${files.length} 个\n`;
        if (files.length <= 10) {
          info += `内容: ${files.join(", ")}`;
        }
      }
      
      return info;
    } catch (error: any) {
      if (error.code === "ENOENT") {
        return `错误：路径 "${targetPath}" 不存在`;
      }
      return `错误：获取信息失败 - ${error.message}`;
    }
  }
});

export const fileTools = [
  readFileTool,
  writeFileTool,
  deleteFileTool,
  listDirectoryTool,
  fileInfoTool
];

创建 OpenAIFunctionsAgent

// agent/fileAgent.ts
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { AgentExecutor, createOpenAIFunctionsAgent } from "langchain/agents";
import { ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder } from "@langchain/core/prompts";
import { BufferMemory } from "langchain/memory";
import { fileTools } from "../tools/fileTools.ts";
import dotenv from "dotenv";

dotenv.config();

export async function createFileAgent() {
  // 1. 创建模型
  const model = new ChatOpenAI({
    model: "gpt-4",
    temperature: 0,  // 工具调用需要精确性，设为0
    configuration: {
      baseURL: process.env.OPENAI_BASE_URL
    }
  });
  
  // 2. 创建记忆（保存对话历史）
  const memory = new BufferMemory({
    returnMessages: true,
    memoryKey: "chat_history"
  });
  
  // 3. 创建提示模板
  const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([
    ["system", `你是一个文件管理助手，可以帮助用户管理文件。

## 可用工具
${fileTools.map(t => `- ${t.name}: ${t.description}`).join("\n")}

## 规则
1. 删除文件前，必须要求用户确认（设置 confirm: true）
2. 如果操作失败，分析错误信息并尝试修正
3. 操作完成后，给用户清晰的反馈
4. 不要猜测文件路径，使用用户提供的路径`],
    new MessagesPlaceholder("chat_history"),
    ["human", "{input}"],
    new MessagesPlaceholder("agent_scratchpad")
  ]);
  
  // 4. 创建 Agent
  const agent = await createOpenAIFunctionsAgent({
    llm: model,
    tools: fileTools,
    prompt
  });
  
  // 5. 创建执行器
  const executor = new AgentExecutor({
    agent,
    tools: fileTools,
    memory,
    verbose: true,           // 开发时开启，生产环境关闭
    maxIterations: 5,        // 最多5轮思考-行动
    returnIntermediateSteps: true  // 返回中间步骤
  });
  
  return executor;
}

完整示例代码

// index.ts
import { createFileAgent } from "./agent/fileAgent";
import * as fs from "fs/promises";
import * as path from "path";

// 确保工作目录存在
const WORKSPACE = path.join(process.cwd(), "workspace");

async function initWorkspace() {
  try {
    await fs.mkdir(WORKSPACE, { recursive: true });
    console.log(`📁 工作目录: ${WORKSPACE}`);
  } catch (error) {
    console.error("创建工作目录失败:", error);
  }
}

async function main() {
  await initWorkspace();
  
  console.log("=".repeat(60));
  console.log("🤖 文件管理助手已启动");
  console.log("=".split("=").repeat(60));
  
  const agent = await createFileAgent();
  
  // 测试用例
  const testCases = [
    {
      name: "创建文件",
      input: "创建一个文件 hello.txt，内容是 'Hello LangChain!'"
    },
    {
      name: "读取文件",
      input: "读取 hello.txt 的内容"
    },
    {
      name: "列出目录",
      input: "列出当前目录下的所有文件"
    },
    {
      name: "文件信息",
      input: "查看 hello.txt 的详细信息"
    },
    {
      name: "复合任务",
      input: "先在当前目录创建一个文件 test.txt，内容为 '测试内容'，然后读取它，最后删除它"
    }
  ];
  
  for (const testCase of testCases) {
    console.log(`\n${"─".repeat(60)}`);
    console.log(`📝 用户: ${testCase.input}`);
    console.log(`${"─".repeat(60)}`);
    
    try {
      const result = await agent.invoke({ input: testCase.input });
      console.log(`🤖 AI: ${result.output}`);
      
      // 如果有中间步骤，打印出来（调试用）
      if (result.intermediateSteps && result.intermediateSteps.length > 0) {
        console.log("\n📋 执行步骤:");
        result.intermediateSteps.forEach((step, i) => {
          console.log(`   ${i + 1}. ${step.action.tool} → ${step.observation.slice(0, 80)}...`);
        });
      }
    } catch (error) {
      console.error(`❌ 错误: ${error}`);
    }
  }
}

main().catch(console.error);

运行效果

============================================================
🤖 文件管理助手已启动
============================================================

────────────────────────────────────────────────────────────
📝 用户: 创建一个文件 hello.txt，内容是 'Hello LangChain!'
────────────────────────────────────────────────────────────

> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: write_file with {"path":"hello.txt","content":"Hello LangChain!"}
✅ 文件 "hello.txt" 写入成功，共 17 字符

✅ 已成功创建文件 hello.txt，内容为 "Hello LangChain!"。

> Finished chain.

🤖 AI: ✅ 已成功创建文件 hello.txt，内容为 "Hello LangChain!"。

📋 执行步骤:
   1. write_file → ✅ 文件 "hello.txt" 写入成功，共 17 字符...

────────────────────────────────────────────────────────────
📝 用户: 读取 hello.txt 的内容
────────────────────────────────────────────────────────────

> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: read_file with {"path":"hello.txt"}
Hello LangChain!

文件内容是 "Hello LangChain!"。

> Finished chain.

🤖 AI: 文件内容是 "Hello LangChain!"。

────────────────────────────────────────────────────────────
📝 用户: 列出当前目录下的所有文件
────────────────────────────────────────────────────────────

> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: list_directory with {"path":"."}
📁 . (1项):
📄 hello.txt (17 B)

当前目录下有 1 个文件：hello.txt。

> Finished chain.

🤖 AI: 当前目录下有一个文件：hello.txt。

────────────────────────────────────────────────────────────
📝 用户: 先在当前目录创建一个文件 test.txt，内容为 '测试内容'，然后读取它，最后删除它
────────────────────────────────────────────────────────────

> Entering new AgentExecutor chain...

Invoking: write_file with {"path":"test.txt","content":"测试内容"}
✅ 文件 "test.txt" 写入成功，共 12 字符

Invoking: read_file with {"path":"test.txt"}
测试内容

Invoking: delete_file with {"path":"test.txt","confirm":true}
✅ 文件 "test.txt" 已删除

已完成所有操作：创建 test.txt、读取内容、删除文件。

> Finished chain.

🤖 AI: 已完成所有操作：创建了 test.txt 文件，内容为"测试内容"，读取后已删除该文件。

结语

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