1
# ==================== 2-1 第 6 个工具（单位换算）====================
2
from langchain_core.tools import tool
3

4
@tool
5
def convert_unit(value: float, from_unit: str = "米", to_unit: str = "厘米") -> str:
6
    """单位换算工具
7

8
    Args:
9
        value: 要换算的数值
10
        from_unit: 源单位，支持：米/厘米/千米/千克/克
11
        to_unit: 目标单位，支持：米/厘米/千米/千克/克
12

13
    Returns:
14
        换算结果
15

16
    Examples:
17
        convert_unit(2, "米", "厘米") 返回 "2.0 米 = 200.0 厘米"
18
    """
19
    factors = {"米": 1.0, "厘米": 0.01, "千米": 1000.0, "千克": 1.0, "克": 0.001}
20
    if from_unit not in factors or to_unit not in factors:
21
        return f"不支持的单位：{from_unit} → {to_unit}。支持的：{', '.join(factors)}"
22
    return f"{value} {from_unit} = {value * factors[from_unit] / factors[to_unit]} {to_unit}"
23

24
print(convert_unit.invoke({"value": 2, "from_unit": "米", "to_unit": "厘米"}))   # 2.0 米 = 200.0 厘米
25
# 加进 self.tools 后问"2 米等于多少厘米？"，消息链里的工具调用名就是 convert_unit
26

27
# ==================== 2-2 两个"安全"的工具 ====================
28
import math
29
from datetime import datetime, timedelta
30

31
@tool
32
def calculator(expression: str) -> str:
33
    """执行数学计算
34

35
    Args:
36
        expression: 数学表达式，支持 + - * / ** 与 sqrt/pow/abs/round/sin/cos/tan/log、pi/e
37
    """
38
    safe_functions = {
39
        "sqrt": math.sqrt, "pow": pow, "abs": abs, "round": round,
40
        "sin": math.sin, "cos": math.cos, "tan": math.tan, "log": math.log,
41
        "pi": math.pi, "e": math.e,
42
    }
43
    try:
44
        result = eval(expression, {"__builtins__": {}}, safe_functions)
45
        return f"{expression} = {result}"
46
    except Exception as e:
47
        return f"计算出错：{e}\n提示：支持的函数有 sqrt, abs, pow, sin, cos, tan, log"
48

49
@tool
50
def get_time_info(query_type: str = "current") -> str:
51
    """获取时间相关信息
52

53
    Args:
54
        query_type: current 当前时间 / date 今天日期 / tomorrow 明天 / yesterday 昨天 / weekday 星期几
55
    """
56
    now = datetime.now()
57
    if query_type == "date":
58
        return now.strftime("今天是：%Y年%m月%d日")
59
    elif query_type == "tomorrow":
60
        return (now + timedelta(days=1)).strftime("明天是：%Y年%m月%d日")
61
    elif query_type == "yesterday":
62
        return (now - timedelta(days=1)).strftime("昨天是：%Y年%m月%d日")
63
    elif query_type == "weekday":
64
        weekdays = ["星期一", "星期二", "星期三", "星期四", "星期五", "星期六", "星期日"]
65
        return f"今天是{weekdays[now.weekday()]}"
66
    elif query_type == "current":
67
        return now.strftime("当前时间：%Y年%m月%d日 %H:%M:%S")
68
    return f"不支持的查询类型：{query_type}。支持：current, date, tomorrow, yesterday, weekday"
69

70
# 单独验证（不走模型）
71
print(calculator.invoke({"expression": "(25 + 17) * 3"}))        # (25 + 17) * 3 = 126
72
print(calculator.invoke({"expression": "sqrt(16) + abs(-5)"}))   # sqrt(16) + abs(-5) = 9.0
73
print(calculator.invoke({"expression": "__import__('os').system('echo hi')"}))
74
# 计算出错：name '__import__' is not defined …       ← 内置函数被禁掉了
75
print(get_time_info.invoke({}))                                  # 当前时间：…（默认值 current 生效）
76
print(get_time_info.invoke({"query_type": "不存在的类型"}))        # 不支持的查询类型：…
77

78
# ==================== 2-3 SmartAssistant 类 ====================
79
import inspect
80

81
from langchain.agents import create_agent
82

83
class SmartAssistant:
84
    """多功能智能助手"""
85

86
    def __init__(self):
87
        self.tools = [get_weather, calculator, get_time_info, convert_currency, search_info]
88
        self.agent = create_agent(
89
            model=model,
90
            tools=self.tools,
91
            system_prompt=(
92
                "你是一个多功能智能助手。请先判断该用哪个工具，再调用它；"
93
                "如果需要多个工具，按顺序调用；用友好专业的语气、通俗易懂的语言回答；"
94
                "无法完成时如实说明原因。请始终使用中文回答。"
95
            ),
96
        )
97
        self.messages = []          # 对话历史
98

99
    def chat(self, user_input: str) -> str:
100
        """对话接口"""
101
        self.messages.append({"role": "user", "content": user_input})   # 1. 追加用户消息
102
        result = self.agent.invoke({"messages": self.messages})          # 2. 带上历史调用
103
        self.messages = result["messages"]                               # 3. 用返回的完整列表覆盖历史
104
        for msg in reversed(self.messages):                              # 4. 从后往前找最后一条有内容的 AI 消息
105
            if msg.type == "ai" and msg.content:
106
                return msg.content
107
        return "抱歉，我无法处理这个请求。"
108

109
    def reset(self):
110
        """重置对话历史"""
111
        self.messages = []
112

113
# 不调模型的自测
114
assistant = SmartAssistant()
115
print(inspect.signature(SmartAssistant.chat))     # (self, user_input: str) -> str
116
print(inspect.signature(SmartAssistant.reset))    # (self)
117
assistant.messages = [{"role": "user", "content": "假消息"}]
118
assistant.reset()
119
print(len(assistant.messages))                    # 0 ← reset 生效
120

121
# ==================== 2-4 手算校验货币转换 ====================
122
print(convert_currency.invoke({"amount": 100, "from_curr": "USD", "to_curr": "CNY"}))
123
# 100.0 美元（USD）= 714.29 人民币（CNY）      ← 手算 100 / 0.14 * 1.0 = 714.29 ✓
124
print(convert_currency.invoke({"amount": 1000, "from_curr": "CNY", "to_curr": "JPY"}))
125
# 1000.0 人民币（CNY）= 20800.00 日元（JPY）   ← 手算 1000 / 1.0 * 20.8 = 20800.0 ✓
126
print(convert_currency.invoke({"amount": 100, "from_curr": "KRW", "to_curr": "CNY"}))
127
# 不支持的源货币：KRW。支持的货币：CNY, USD, EUR, GBP, JPY, HKD      ← 不抛异常
128

129
# ==================== 3-1 完整脚本 ====================
130
import math
131
import os
132
from datetime import datetime, timedelta
133

134
from dotenv import load_dotenv
135
from langchain.agents import create_agent
136
from langchain.chat_models import init_chat_model
137
from langchain_core.tools import tool
138

139
load_dotenv(override=True)
140

141
model = init_chat_model(
142
    model="deepseek-v4-flash",
143
    model_provider="openai",
144
    api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
145
    base_url=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL"),
146
)
147

148
# ---------- 工具定义（天气 / 搜索，其余三个见上）----------
149
@tool
150
def get_weather(city: str) -> str:
151
    """获取指定城市的实时天气信息
152

153
    Args:
154
        city: 城市名称，如"北京"、"上海"、"深圳"等
155
    """
156
    weather_db = {"北京": "多云，15-22℃，空气质量良", "杭州": "晴天，17-24℃，空气质量优"}
157
    if city in weather_db:
158
        return f"{city}：{weather_db[city]}"
159
    return f"抱歉，暂不支持查询{city}的天气信息。当前支持：北京、杭州"
160

161
@tool
162
def search_info(keyword: str, category: str = "all") -> str:
163
    """搜索各类信息
164

165
    Args:
166
        keyword: 搜索关键词
167
        category: 搜索分类：product 产品 / news 新闻 / all 全部
168
    """
169
    products = {"手机": "iPhone 15 (¥5999), 小米14 (¥3999)", "耳机": "AirPods Pro (¥1999)"}
170
    news = {"AI": "1. GPT-5 即将发布  2. AI 芯片市场增长 30%"}
171
    results = []
172
    if category in ["product", "all"]:
173
        results += [f"【产品】{k}：{v}" for k, v in products.items() if keyword in k]
174
    if category in ["news", "all"]:
175
        results += [f"【新闻】{k} 相关：{v}" for k, v in news.items() if keyword in k or keyword in v]
176
    return "\n".join(results) if results else f"未找到关于 '{keyword}' 的{category}信息"
177

178
# ---------- 主程序 ----------
179
def main():
180
    assistant = SmartAssistant()
181

182
    print("=" * 40)
183
    print("🤖 多功能智能助手（LangChain 1.2）")
184
    print("=" * 40)
185
    print("\n输入 'quit' 退出，输入 'reset' 重置对话\n")
186

187
    demos = [
188
        "北京今天天气怎么样？",
189
        "帮我算一下 (25 + 17) * 3",
190
        "现在几点了？",
191
        "100 美元等于多少人民币？",
192
    ]
193
    for demo in demos:
194
        print(f"👤 {demo}")
195
        print(f"🤖 {assistant.chat(demo)}\n")
196

197
    assistant.reset()                       # 让 demo 不污染交互
198
    print("=" * 40)
199
    print("🤖 进入交互模式")
200
    print("=" * 40)
201

202
    while True:
203
        user_input = input("\n👤 你: ")
204
        if user_input.lower() == "quit":
205
            print("再见！👋")
206
            break
207
        if user_input.lower() == "reset":
208
            assistant.reset()
209
            print("✅ 对话已重置")
210
            continue
211
        if not user_input.strip():
212
            continue
213
        print(f"🤖 助手: {assistant.chat(user_input)}")
214

215
if __name__ == "__main__":
216
    main()
217
# 3-1 第 4 问：在 chat() 里加一行 print(f"[消息列表现在有 {len(self.messages)} 条]")
218
# 一轮问答后通常是 4 条（用户消息 + AI 工具调用 + 工具返回 + 最终回答）