前提条件：

1. node安装
2. yarn 安装：npm install -g yarn

1. 克隆项目

首先，从 GitHub 克隆 LangChain Next.js 模板项目：

d:\agent-llm> git clone https://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template.git

2. 安装依赖

进入项目目录并安装依赖：

d:\agent-llm> cd langchain-nextjs-template
d:\agent-llm\langchain-nextjs-template> yarn install

3. 配置环境变量

在项目根目录创建或编辑 .env 文件，配置必要的 API 密钥：

OPENAI_API_KEY="你的API密钥"
OPENAI_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
LANGCHAIN_CALLBACKS_BACKGROUND=false

# 如果需要使用 SerpAPI 功能（用于 agents 示例）
# SERPAPI_API_KEY="你的SERPAPI_API_KEY"

# 如果需要使用检索功能示例
# SUPABASE_PRIVATE_KEY="你的SUPABASE_PRIVATE_KEY"
# SUPABASE_URL="你的SUPABASE_URL"

注意：这里使用了阿里云的 DashScope 作为 OpenAI API 的兼容接口。

4. 修改模型配置

根据你的需求，可以修改代码中使用的模型。在项目中有两个主要的路由文件需要修改：

1. 在 app/api/chat/route.ts 文件中，修改模型为 “qwen-turbo”：

const model = new ChatOpenAI({
  temperature: 0.8,
  model: "qwen-turbo",
});

2. 在 app/api/chat/agents/route.ts 文件中，同样修改模型：

const chat = new ChatOpenAI({
  model: "qwen-turbo",
  temperature: 0,
});

5. 启动开发服务器

配置完成后，启动开发服务器：

d:\agent-llm\langchain-nextjs-template> yarn dev

服务器将在 http://localhost:3000 启动。

6. 项目结构说明

该项目的主要结构如下：

• /app - Next.js 应用程序代码
  • /api - API 路由
    • /chat - 聊天相关 API
      • route.ts - 基本聊天 API
      • /agents - 代理相关 API
        • route.ts - 使用工具的代理 API
  • /components - UI 组件
  • /data - 数据文件
  • /public - 静态资源

7. 功能说明

该模板提供了两种主要的聊天模式：

1. 基本聊天模式：使用 app/api/chat/route.ts 中的配置，提供基本的聊天功能。
2. 代理模式：使用 app/api/chat/agents/route.ts 中的配置，提供带有工具调用能力的代理功能，如计算器和网络搜索。

8. 自定义提示模板

你可以根据需要修改聊天机器人的角色和风格：

1. 在基本聊天模式中，修改 app/api/chat/route.ts 中的 TEMPLATE 常量：

const TEMPLATE = `你是一个有帮助的助手。请用简洁明了的语言回答问题。

当前对话:
{chat_history}

用户: {input}
AI:`;

2. 在代理模式中，修改 app/api/chat/agents/route.ts 中的 AGENT_SYSTEM_TEMPLATE 常量：

const AGENT_SYSTEM_TEMPLATE = `你是一个有帮助的助手，能够使用工具来解决问题。`;

部分过程文件截图

安装

api 与 url 修改


启动