Notes pratiques : L’IA agente avec LangChain — Partie 3 : Appel des outils dans LangChain

Utilisez ceci comme une version révisée destinée aux opérateurs des idées présentées dans « Agentic AI with LangChain — Part 3: Tool Calling in LangChain » : étapes claires, emplacements de code ordonnés et notes de récupération permettant de continuer après un transfert. L’étape « Aperçu » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’une démonstration à des environnements partagés.

Concepts de l’appel d’outils

Pour l’étape des concepts de appel d’outils, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Authentifiez-vous au niveau du gateway et réautorisez-vous au niveau du plan de données. Un token porteur seul ne constitue pas une frontière entre les tenants.

1. Configurations du système

Pour l’étape des 1 configurations système, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Authentifiez au niveau du gateway et réautorisez au niveau du plan de données. Un token porteur seul ne constitue pas une frontière entre les tenants.

OPENAI_API_KEY="<Your OpenAI API Key>"
TAVILY_API_KEY=<Your TAVILY API Key>

class BaseConfig(BaseSettings):
    OPENAI_API_KEY: Optional[str]
    PINECONE_API_KEY: Optional[str]
    TAVILY_API_KEY: Optional[str]

model_config = SettingsConfigDict(env_file=".env", extra="ignore")

2. Structure du projet

Pour l’étape 2 « Structure du projet », définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’achèvement avant de modifier du code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Authentifiez à l’entrée du système et réautorisez au niveau du plan de données. Un jeton porteur seul ne constitue pas une frontière entre les tenants.

project/
|
├── tools
│   ├── get_sum.py    # a simple LangChain tool example
|   └── weather.py    # get_weather LangChain tool using open source APIs
|
|── tool_call.py      # implement tool-calling loop using LangChain tools
├── config.py         # pydantic BaseConfig
├── .env              # environment variable definition
├── .gitignore
└── requirements.txt  # package requirements

3. Outils LangChain

Pour l’étape des 3 outils LangChain, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définissez des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse. Authentifiez-vous au niveau du gateway et réautorisez-vous au niveau du data plane. Un token porteur seul ne constitue pas une frontière de location.

3.1. Qu’est-ce qu’un outil LangChain ?

Pour l’étape 3.1 « Qu’est-ce que ? », définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le parcours passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Authentifiez-vous au niveau du gateway et réautorisez-vous au niveau du plan de données. Un simple jeton porteur ne constitue pas une frontière entre les tenants.

from langchain.tools import tool


@tool
def get_sum(a: int, b: int) -> int:
    """
    get the summation of two integers
    :param a: int, input integer
    :param b: int, input integer
    :return: int, the sum of a and b
    """
    return a + b

3.2. Mettre en œuvre un outil météorologique

Pour la section 3.2, implémentez une étape en définissant les entrées, le responsable de cette étape ainsi que les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu, sans avoir à deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Authentifiez-vous au niveau du gateway et réautorisez-vous au niveau du plan de données. Un simple token porteur ne constitue pas une frontière entre les tenants.

3.3. Concept d’appel d’outils

Pour le concept de phase 3×3, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Authentifiez au niveau du gateway et réautorisez au niveau du plan de données. Un token porteur seul ne constitue pas une frontière entre les tenants.

3.4. Appel d’outils dans LangChain

Pour l’étape d’appel d’outil 3 4, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables à des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé. Authentifiez au niveau du gateway et réautorisez au niveau du plan de données. Un simple token porteur ne constitue pas une frontière entre les tenants. Pour l’étape d’appel d’outil 3 4, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.

3.4.1. Mise en place du LLM et des outils

Lors de l’étape 3 4 1 de configuration, notez d’abord les exigences : entrées requises, signal de succès, et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les administrateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Mémorisez les instructions stables du système ainsi que les schémas des outils. Envoyer à nouveau un préambule identique est une cause fréquente de gaspillage.

class WeatherAssistant:
    def __init__(self):

        # initialize llm
        self.llm = ChatOpenAI(api_key=api_key, model="gpt-4o-mini", temperature=0)

        # initialize a tool dictionary
        self.tools = {"get_weather": get_weather,
                      "tavily_search": TavilySearch(max_results=3, tavily_api_key=TAVILY_API_KEY)}
        # bind LangChain tools to llm
        self.llm_with_tools = self.llm.bind_tools(list(self.tools.values()))

        # initialize messages to store message list
        self.messages = []

        # System prompt
        self.system_prompt = f"""You are a helpful assistant for question-answering tasks.
        When users ask about weather, use the get_weather tool to get weather. For other questions,
        use web_search. If you don't know the answer, just say that you don't know.
        Be conversational and helpful in your responses."""

        self.messages.append(SystemMessage(content=self.system_prompt))

3.4.2. Mise en œuvre du cycle d’appel des outils

Lors de la phase d’implémentation 3 4 2, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure. Enregistrez le nom de l’outil, le hash des arguments, la latence et le résultat de chaque appel. Sans cette trace, les boucles d’agent de débogage entraînent des pertes de temps considérables.

async def chat(self, message: str):
    # Wrap User message in a HumanMessage and add it to message list
    self.messages.append(HumanMessage(content=message))

    # Get AI response (it may or may not contain tool calls)
    response = await self.llm_with_tools.ainvoke(self.messages)
    self.messages.append(response)

    # If there is any tool calls in the AI response
    if response.tool_calls:

        # process tool calls
        for tool_call in response.tool_calls:

            # retrieve function name from tool_call, then
            # retrieve the tool from tool dictionary, and invoke it,
            # append resulting tool message to message list
            tool = self.tools[tool_call["name"]]
            tool_result = await tool.ainvoke(tool_call)
            self.messages.append(tool_result)

        # Get final response after tool execution
        final_response = await self.llm_with_tools.ainvoke(self.messages)
        self.messages.append(final_response)

3.4.3 Tester la boucle

Lors de la phase de test 3 4 3, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé. Enregistrez le nom de l’outil, le hash des arguments, la latence et le résultat de chaque appel. Sans ces traces, les boucles de débogage perdent des heures. Lors de la phase de test 3 4 3, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Notez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.

async def main():
    print("hello tool calling!")
    assistant = WeatherAssistant()
    message = "What is the temperature in Tokyo?"
    await assistant.chat(message)
    for msg in assistant.messages:
        msg.pretty_print()
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

4. Limites du boucle de appel d’outils de base

Les 4 limites décrites fonctionnent le mieux lorsque cette étape est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Gardez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du schéma. Exposez les outils dotés de schémas restreints et de labels explicites indiquant leurs effets secondaires. Les hôtes doivent savoir quels appels modifient l’état avant de les valider automatiquement.

5. Résumé final

La phase de résumé final comprenant 5 étapes fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Documentez en même temps le parcours optimal et celui de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et le traitement des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure.

Liste de contrôle opérationnelle

Lorsque vous travaillez sur la phase de liste de contrôle opérationnelle, écrivez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste garantit que les modifications ultérieures du code restent transparentes.

Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des vérifications de succès et refusez toute finalisation partielle silencieuse.

Enregistrez le nom de l’outil, le hash des arguments, la latence et le résultat de chaque appel. Déboguer un agent en boucle sans cette trace fait perdre des heures.

Gardez l’état du graphe simple et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit telle champ et empêchent la reprise après interruption.

Ajoutez un test de fumée qui met à l’épreuve le chemin critique dans les processus CI en utilisant des fixtures, et non des API payantes en temps réel, chaque fois que le budget le permet.

Dokumentez à la fois le parcours normal et celui de récupération. Les tentatives de réessai, les contrôles humains et la gestion des messages échoués font partie du produit, et non d’une amélioration ultérieure.

Au préalable de promouvoir l’ensemble technique, figez les versions, capturez une transcription exemplaire pour le chemin critique et confirmez les étapes de rollback. Les environnements partagés nécessitent des limites de débit, des vérifications de location et un responsable clair pour la rotation des secrets. Préférez une fiabilité banale à des démonstrations originales mais éphémères.

Remarque de lot pour d7ca1ebeb899 : ne pas inclure les clés du fournisseur dans le répertoire, fixer une limite pour les tokens par session, et stocker les transcriptions à côté des fichiers d’évaluation afin que les remplacements ultérieurs de modèles restent comparables.