【五.LangChain技术与应用】【30.LangChain Agent小案例2：复杂场景下的代理设计】
好的，咱们今天就来唠一唠LangChain里的Agent设计，尤其是那些需要「多线程脑回路」的复杂场景。我尽量不用专业术语，就聊点大白话，但保证细节拉满。（先来杯咖啡，这篇得聊透）
一、为什么说Agent是LangChain的「最强大脑」？
Agent这玩意儿，你可以理解为大模型的「外接CPU」。大模型自己虽然知识渊博，但就像个闭门造车的学者，遇到实际问题容易抓瞎。比如我问它「上海今天气温多少，适合穿什么衣服」，它可能只能瞎猜。这时候Agent就派上用场了——它能自动调用天气API查温度，再结合穿搭数据库给出建议，整个过程行云流水。
举个代码例子感受下（参考了的写法）：
# 先搞个能查天气的工具
def get_weather