LangChain Agent 可以串联多个任务吗？多任务执行可行吗？

“这个 Agent 怎么只会干一件事？”——别急，它其实是个隐藏的多面手

上周一位做跨境电商的朋友抓狂地问我：“我用 LangChain 搭了个客服 Agent，能自动回复退货政策，但客户接着问‘那运费谁承担？’它就傻了。难道每个问题都得单独写个 Agent？这不现实啊！”

这正是今天要解决的核心痛点：LangChain Agent 不是单任务打工人，而是能串联多个任务、像流水线一样协同作战的“智能工头”。关键在于你是否掌握了它的“调度语法”。

我在帮某母婴品牌搭建“订单异常处理系统”时，让一个 Agent 串起了“查物流→判责任→发补偿券→通知客服”四个动作。客户从投诉到解决，全程无需人工介入。

为什么你以为 Agent 只能干一件事？——误解源于“工具调用”的表象

很多初学者把 LangChain Agent 理解为“一个工具绑定一个功能”，比如“查天气工具”、“发邮件工具”。这就像以为工厂机器人只能拧螺丝——其实它背后有整条生产线在调度。

Agent 的真正能力在于：根据用户意图动态选择并组合工具。当用户说“帮我查北京天气并邮件发给老板”，它会：

1. 调用“天气查询工具”获取数据
2. 调用“邮件发送工具”组装内容
3. 按顺序执行，中间还能插入判断逻辑（比如天气恶劣才发邮件）

这背后的魔法叫 SequentialChain 或 AgentExecutor，它们负责管理“任务流”而非单点操作。

实战教学：三步让 Agent 学会“连环任务”

以“自动处理客户差评”场景为例，目标是让 Agent 完成：读取差评→分析情绪→生成道歉信→发放优惠券→记录到CRM。

第一步：定义你的“工具箱”

每个工具都是独立函数，专注单一职责：

# 工具1：情感分析
def analyze_sentiment(text):
    return "negative" if "差" in text else "neutral"

# 工具2：生成道歉模板
def generate_apology(customer_name, issue):
    return f"亲爱的{customer_name}，对{issue}深感抱歉..."

# 工具3：发放优惠券（模拟API调用）
def issue_coupon(customer_id, amount=50):
    return {"coupon_code": "SAVE50", "status": "issued"}

第二步：用“链条”组装工作流

这里的关键是 SequentialChain —— 把工具按顺序焊成流水线：

from langchain.chains import SequentialChain

# 创建链条：输出1作为输入2的原料
chain = SequentialChain(
    chains=[sentiment_chain, apology_chain, coupon_chain],
    input_variables=["review_text", "customer_name", "customer_id"],
    output_variables=["final_status"]  # 最终输出状态
)

第三步：让 Agent 成为“智能调度员”

如果任务不是固定顺序，而是需要动态决策（比如“只有愤怒差评才发券”），就要上 AgentExecutor + 自定义提示词：

from langchain.agents import AgentExecutor, Tool

# 注册工具
tools = [
    Tool(name="AnalyzeSentiment", func=analyze_sentiment, description="分析文本情绪"),
    Tool(name="GenerateApology", func=generate_apology, description="生成道歉信"),
    Tool(name="IssueCoupon", func=issue_coupon, description="发放优惠券")
]

# 关键！在提示词中明确多任务逻辑
prompt = """你是一个客服主管。请按步骤处理差评：
1. 先分析情绪，如果是负面才继续
2. 生成个性化道歉信
3. 发放50元优惠券
4. 输出最终处理状态"""

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", prompt=prompt)
result = agent.run("差评：快递摔坏了我的玻璃杯！")

避坑指南：三个让多任务崩溃的致命错误

进阶技巧：让 Agent 学会“条件分支”和“循环”

真正的业务往往需要“如果...那么...”逻辑。比如“如果客户是VIP，则额外赠送积分”。这时需要：

• 条件分支：在提示词中写明判断规则，例如：“若客户等级≥3，调用award_points工具”
• 循环处理：用 while 循环包裹 Agent 调用（需自行控制终止条件）

类比教学：这就像给工厂机器人装上传感器——看到红色零件就放进A箱，蓝色零件放B箱，而不是无脑流水线作业。

总结：Agent 的本质是“会思考的流程引擎”

LangChain Agent 绝非单任务工具，而是能通过链条（Chain）、工具（Tool）、提示词（Prompt）三要素，构建复杂多任务工作流的智能中枢。记住三个核心原则：

1. 工具原子化：每个工具只做一件事，做到极致
2. 链条显式化：用 SequentialChain 或 AgentExecutor 明确任务依赖
3. 决策指令化：在提示词中写清“什么情况下该做什么”

现在轮到你了！你在项目中遇到过哪些“Agent 卡在单任务”的困境？或者成功实现了哪些惊艳的多任务串联？在评论区留下你的故事——点赞最高的三位，我会送你《LangChain 高并发优化手册》电子版！