20 行 Python 给 LangChain 加网页搜索工具

import os, httpx
from langchain_core.tools import tool

API_KEY = os.environ["APIPICK_KEY"]

@tool
def web_search(query: str) -> list[dict]:
    """搜索实时网络并返回排好序的结果。

    只要答案依赖训练截止之后的信息、依赖当前价格、依赖新闻，
    或者依赖任何一个正常人会打开浏览器去查的东西，就调用它。

    查询词按普通人往搜索框里敲的方式写：大白话，不要操作符，
    不要引号，不要 site: 过滤。

    返回 {title, url, snippet} 的列表。
    """
    r = httpx.post(
        "https://www.apipick.com/api/search/web",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"query": query, "max_num_results": 5},
        timeout=20,
    )
    r.raise_for_status()
    return [
        {"title": x["title"], "url": x["url"], "snippet": x["snippet"]}
        for x in r.json()["results"]
    ]

from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

llm = init_chat_model("anthropic:claude-sonnet-5")

agent = create_react_agent(
    llm,
    tools=[web_search],
    prompt=(
        "你是一名研究助理。每一个事实性断言都必须落在搜索结果上，"
        "并给出 URL。如果搜索没返回有用的东西，就直说，不要猜。"
    ),
)

out = agent.invoke({"messages": [
    {"role": "user", "content": "今年欧盟 AI 法案的时间表有什么变化？"}
]})
print(out["messages"][-1].content)

@tool
def read_pages(urls: list[str]) -> list[dict]:
    """取回指定网页的干净正文。

    在 web_search 之后、摘要不足以回答问题时调用。
    只传真正相关的 URL——最多三个。

    返回 {url, content} 的列表，导航和广告已去除。
    """
    r = httpx.post(
        "https://www.apipick.com/api/extract",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"urls": urls[:3]},
        timeout=60,
    )
    r.raise_for_status()
    return [
        {"url": x["url"], "content": x["content"][:6000]}
        for x in r.json()["results"] if x["status"] == "ok"
    ]

agent = create_react_agent(llm, tools=[web_search, read_pages], prompt=...)