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
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- 技术架构概述
- 核心实现步骤
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- 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
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- 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：
- LangChain：提供Agent、Tools和Memory等核心抽象
- vLLM：高性能推理引擎，部署Qwen3-32B模型
- Qwen3-32B：强大的开源大语言模型
- 自定义工具：实现业务逻辑的Python函数