LangChainとVibeCodeCheapでAIエージェントを構築
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langchain ai-agents tutorial python
AIエージェントはインテリジェントアプリケーションの構築方法を変革しています。このチュートリアルでは、LangChainとVibeCodeCheapの手頃なAPIを使用して強力なAIエージェントを構築します。
構築するもの
以下ができるリサーチアシスタントエージェント：
- ウェブで情報を検索
- コンテンツを要約
- フォローアップの質問に回答
- 会話コンテキストを維持
前提条件
- Python 3.9+
- VibeCodeCheap APIキー
- 基本的なPython知識
ステップ1：依存関係をインストール
pip install langchain langchain-openai python-dotenvステップ2：APIを設定
.envファイルを作成：
OPENAI_API_KEY=あなたのVibeCodeCheapキー
OPENAI_API_BASE=https://api.vibecodecheap.com/v1ステップ3：エージェントを作成
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent
from langchain.tools import tool
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# VibeCodeCheapでLLMを初期化
llm = ChatOpenAI(
model="claude-sonnet-4.5",
openai_api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
openai_api_base=os.getenv("OPENAI_API_BASE"),
)
@tool
def search_web(query: str) -> str:
"""ウェブで情報を検索します。"""
# 検索の実装
return f"検索結果: {query}"
@tool
def summarize(text: str) -> str:
"""指定されたテキストを要約します。"""
return llm.invoke(f"これを要約して: {text}").content
# エージェントを作成
tools = [search_web, summarize]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "あなたは役立つリサーチアシスタントです。"),
MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
("human", "{input}"),
MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
])
agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)ステップ4：エージェントを実行
result = agent_executor.invoke({
"input": "AIコーディングアシスタントの最新トレンドを調査して",
"chat_history": []
})
print(result["output"])なぜAIエージェントにVibeCodeCheapを？
エージェントの構築には多くのAPI呼び出しが必要です。私たちの価格設定で手頃に：
- 50%のコスト削減 - より多くの実験、より少ない心配
- OpenAI互換 - LangChainとそのまま動作
- 複数のモデル - Claude、GPT-4、Geminiを試す
- 高いレート制限 - 本番ワークロードを処理
次のステップ
- エージェントにより多くのツールを追加
- 長い会話のためのメモリを実装
- ウェブサービスとしてデプロイ
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