我们先来看工具定义这一步。在这个简单示例里，我们们会用到搜索工具Tavily。借助这个工具，能方便地获取各类信息。接下来，我们要创建执行任务的执行代理。在这个示例里，为了便于演示，每个任务都将使用同一个执行代理。不过大家要知道的是，这只是讲解中的一种选择，并非固定规则。在实际的复杂场景或不同类型的任务中，我们可以根据任务的特点、需求和复杂程度等因素，灵活选择使用不同的执行代理，以更好地完成各类任务

它定义了多个具有不同功能的智能体(旅行规划助手、本地活动推荐助手、语言小贴士助手和旅行计划总结助手)，这些智能体通过循环轮询的方式进行对话交流，最终共同生成一份完整的旅行计划。我们的旅行规划工具将利用多个智能体(Agent)，每个智能体都有特定的职责，它们将协同合作来制定出一份全面的旅行行程安排。首先根据用户需求生成了一份初步的旅行计划，涵盖了三天内每天不同时段的景点安排、美食体验等内容，为后续的

在LangChain中，Agent智能体是一种能够根据输入的任务或问题，动态地决定使用哪些工具(如搜索引擎、数据库查询等)来解决问题的程序。它可以理解自然语言指令，并利用工具获取更多信息，最终生成解决方案。Agent智能体具备推理和决策能力，能够在不同的工具和操作之间进行选择，以达到最佳的问题解决效果。

在许多情况下，智能体需要访问LLM模型服务，例如OpenAI、Azure OpenAI或本地模型。由于存在许多具有不同API的不同提供商，因此autogen-core为模型客户端实现协议并autogen-ext为主流模型服务实现一组模型客户端。AgentChat可以使用这些模型客户端与模型服务进行交互。本节简要概述了可用的模型客户端。

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return END根据当前对话状态判断是否需要继续调用工具。如果最后一条消息包含工具调用，则返回"tools"继续调用工具；否则返回END表示工作流结束。从传入的状态中获取消息列表，调用 chat_model 处理消息，并返回包含模型响应的新状态。

LangServe帮助开发者将LangChain可运行和链部署为REST API。该库集成了FastAPI并使用pydantic进行数据验证。Pydantic是一个在Python中用于数据验证和解析的第三方库，而现在却是Python中使用广泛的数据验证库。Pydantic利用声明式的方式定义数据模型和Python类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化，使我们的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调

在LangChain中，自定义格式输出是指按照特定需求对模型生成的结果进行格式化处理，以满足实际应用的多样化需求。这一功能非常实用，因为语言模型的输出往往是通用的文本形式，而实际使用中可能需要将其转换为特定的数据结构、字符串格式或其他应用程序易于处理的形式。

我们将从创建一个由两个助理智能体(AssistantAgent)组成的团队开始，并设置一个文本提及终止条件(TextMentionTermination)，当在智能体的回应中检测到特定词汇时，该团队就会停止运行。它会调用每个智能体的on_reset()方法，以清除智能体的状态。从上述输出中我们可以看到，团队从上一次中断的地方继续运行，并且第一条消息来自团队停止前最后发言的智能体之后的下一个智能体。

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