Агент LangChain на Python: создание и tools

LangChain предоставляет готовый цикл агента: модель выбирает инструмент, framework выполняет его и добавляет результат в состояние. В актуальной ветке LangChain 1.x базовая точка входа — create_agent.

Минимальный агент

from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import tool

@tool
def get_order_status(order_id: str) -> str:
    """Возвращает статус заказа по его идентификатору."""
    demo = {"A-101": "передан в доставку"}
    return demo.get(order_id, "заказ не найден")

agent = create_agent(
    model="openai:gpt-5-mini",
    tools=[get_order_status],
    system_prompt=(
        "Ты помощник магазина. Не выдумывай статус заказа: "
        "используй get_order_status."
    ),
)

result = agent.invoke({
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Где заказ A-101?"}
    ]
})

Конкретные идентификаторы моделей и параметры интеграций меняются, поэтому перед запуском сверяйте документацию установленной версии.