ApacheCN 社区实战 · 非官方教程
用 LangChain + LangGraph
做一个智能投研 Agent
输入“ 小米集团最近有什么值得关注的信息？ ”，程序解析问题、选择工具、整理资料并生成回答。先下载运行，再跟着代码学习。
金融场景仅用于演示工作流。默认工具返回本地模拟数据，不代表实时行情或新闻，也不构成投资建议。
先把项目跑起来
- 下载上方 ZIP 并解压。
- 打开终端进入解压目录，执行
pip install -r requirements.txt。 - 运行
python main.py，按提示输入问题；也可以执行python main.py "小米集团最近有什么值得关注的信息？"。
默认 MOCK_MODE = True，不需要 API Key 和外部数据服务。要调用大模型，打开 main.py 顶部填写 OPENAI_API_KEY 并把 MOCK_MODE 改为 False。兼容接口可填写 OPENAI_BASE_URL。不要把真实密钥提交到公开仓库。
运行后会看到什么
识别结果：小米集团（市场：HK）
资料：[模拟资料：用于演示资料引用的虚构条目]
以上全部是本地虚构模拟数据，不是实时行情或新闻，也不构成投资建议。“模拟资料”由本地 Tool 返回，示例不联网查询。要获得真实资讯，需要自行替换搜索工具并确认服务商、数据许可和 API 配置。
跟着代码做
本项目使用
- 运行环境：Python 3.11
- 依赖版本：LangChain 1.4.8、LangGraph 1.2.20、langchain-openai 1.7.2
- 校对记录：API 写法按官方文档整理；版本与内容核对日期 2026-11-06。本机未安装依赖实测。
这是 ApacheCN 社区整理的学习案例，不是 LangChain 官方文档或官方中文站。