使用LangChain构建法庭预定智能体：结合vLLM部署的Qwen3-32B模型

文章目录

• • 技术架构概述
  • 核心实现步骤
  • • 1. 配置vLLM与Qwen3-32B模型
    • 2. 定义工具（Tools）
    • 3. 构建Agent系统
    • 4. 运行与交互
  • 关键技术亮点
  • • 1. 工具调用自动化
    • 2. Hermes解析器优势
    • 3. 对话记忆管理
  • 实际运行效果
  • 性能优化建议
  • 扩展应用场景
  • 总结

在人工智能应用开发中，如何让大语言模型与现实系统交互是一个关键挑战。本文将介绍如何使用LangChain框架构建一个能够调用外部工具的智能体（Agent），重点展示法庭预定系统的实现，并使用vLLM部署的Qwen3-32B模型作为核心引擎。

技术架构概述

我们的系统架构包含以下核心组件：

1. LangChain：提供Agent、Tools和Memory等核心抽象
2. vLLM：高性能推理引擎，部署Qwen3-32B模型
3. Qwen3-32B：强大的开源大语言模型
4. 自定义工具：实现业务逻辑的Python函数

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