文章目錄
-
- 技術架構概述
- 核心實現步驟
-
- 1. 配置vLLM與Qwen3-32B模型
- 2. 定義工具（Tools）
- 3. 構建Agent系統
- 4. 運行與交互
- 關鍵技術亮點
-
- 1. 工具調用自動化
- 2. Hermes解析器優勢
- 3. 對話記憶管理
- 實際運行效果
- 性能優化建議
- 擴展應用場景
- 總結
在人工智能應用開發中，如何讓大語言模型與現實系統交互是一個關鍵挑戰。本文將介紹如何使用LangChain框架構建一個能夠調用外部工具的智能體（Agent），重點展示法庭預定系統的實現，并使用vLLM部署的Qwen3-32B模型作為核心引擎。
技術架構概述
我們的系統架構包含以下核心組件：
- LangChain：提供Agent、Tools和Memory等核心抽象
- vLLM：高性能推理引擎，部署Qwen3-32B模型
- Qwen3-32B：強大的開源大語言模型
- 自定義工具：實現業務邏輯的Python函數
)
