Langchain框架+百度搜索API构建名人数字分身（二）

Dr.AE

308人浏览 · 2026-01-24 17:23:26

Dr.AE · 2026-01-24 17:23:26 发布

Langchain框架+百度搜索API构建名人数字分身（二）

本博客中代码的基本思路：

运用面向对象封装名人数字分身类
数字分身类的实现逻辑：
- 从用户处获取名人名字
- 加载网络搜索agent或者网络搜索+文件写入agent，利用baidu_search_tool检索相关内容，形成完整画像，为baidu_search_tool添加了top_k:int参数，用于筛选前k条内容
- 加载数字分身交互agent，利用网络搜索agent的信息总结与用户交互
- 有两种实现交互的方式，digit_twin.create_and_interact_now()，创建并直接开启交互。
- 与创建并写入存储
  digit_twin.create_and_write_info()
  需要的时候从存储加载交互
  digit_twin.create_interact_by_file()

基本准备：导入必要的库，dataclass和pydantic的引入是为了修饰write_info_into_md函数tool，因为它有相同类型的参数，需要进一步描述区分。
模型使用的是硅基流动提供的deepseek-ai/DeepSeek-V3.2模型，经过几次测试之后，发现Pro版本的更快，它们都一样便宜，￥3/百万tokens。

import requests
from langchain.agents import create_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import tool
from langchain_core.messages import AIMessage
from openai import APIConnectionError
# 2. 你的API密钥 (直接填在这里，或者从其他地方读进来)
BAIDU_API_KEY = "************************"
OPENAI_API_KEY2="*******************************"
BASE_URL2="https://api.siliconflow.cn/v1"
MODEL_NAME2="deepseek-ai/DeepSeek-V3.2"
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langchain.agents.structured_output import ToolStrategy
from dataclasses import dataclass
from pydantic import Field,BaseModel
import os

数字分身类定义：


class DigitTwin:
    def __init__(self,LLM:ChatOpenAI,character_name:str,workspace:str|None=None,search_top_k:int=5,search_times:int=5):
        self.LLM = LLM
        self.character_name = character_name
        if workspace:
            self.workspace = workspace
        else:
            self.workspace = os.getcwd()
        self.search_top_k = search_top_k
        self.search_times = search_times
        self.checkpointer = InMemorySaver()
        self.agent_char = None
    def create_interact_by_info(self,info:str,from_file:bool=False):
        print("正在创建数字分身...交流时输入exit退出。")
        if (not self.agent_char) or from_file:
            self.agent_char = create_agent(
                model=self.LLM,          # 直接传入LLM实例
                system_prompt=f"""你是{self.character_name}的一个数字分身，以下是关于{self.character_name}的信息：
    {info}\n请根据这些信息以{self.character_name}的身份与用户交互，假如用户的问题超出了系统提示词的范畴，
    使用baidu_search_tool工具进行单次搜索并回答。
    You have access to tool:
    - baidu_search_tool: use this to get the infomation for some specific queries.
       - query: the search query
       - top_k: the parameter of the search result filter, default is 5,you should set it as {self.search_top_k}.
    ## 对你回答风格的要求，你应该以{self.character_name}的身份回答，尽量逼近其性格特点，人性化、口语化。一般在150字左右，
    可以根据{self.character_name}的角色对问题的敏感程度适当增减字数，他对问题越敏感，交流越详细。
    ## 禁止像百科全书、客服一样回答问题。
    """,
                tools=[baidu_search_tool],
            )
        messages=[]
        while True:
            query=input(f"输入你想对{self.character_name}说的话：")
            if query=="exit":
                return
            messages.append({"role": "user", "content": query})
            result = self.agent_char.invoke({
                "messages": messages[-3:]})
            for mes in reversed(result["messages"]):
                if type(mes)==AIMessage:
                    print("--------------------")
                    print(mes.content)
                    print("--------------------")
                    messages.append({"role": "assistant", "content": mes.content})
                    break
    def create_interact_by_file(self):
        path=os.path.join(self.workspace,f"information about character_{self.character_name}.md")
        if not os.path.exists(path):
            raise FileNotFoundError(f"文件{path}不存在")
        info=""
        print(f"正在读取{self.character_name}的信息")
        with open(path,'r',encoding='utf-8') as f:
            info = f.read()
        info = self.create_interact_by_info(info,True)
    def create_and_write_info(self):
        config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
        agent_search = create_agent(
        model=self.LLM,          # 直接传入LLM实例
        tools=[baidu_search_tool,write_info_into_md], # 传入工具列表  
        system_prompt=f"""你是一个信息收集助手，用户会给你一个名人的名字。搜集关于这位名人的信息，
并将信息组织成详细的文本，包括他的个人信息、性格特点、人物联系、生涯重要事件、现状等。
## 第一步：初步搜索
先根据用户的问题，使用 baidu_search_tool 工具进行初步搜索，理解名人的基本情况。
## 第二步：搜索规划
根据初步搜索的结果，规划接下来的搜索关键词序列，用以补充名人的画像，每次搜索用三个关键词（合计15字以内），
每个关键词之间用空格隔开，每次搜索的关键词序列用|隔开，不超过{self.search_times}个搜索序列
## 第三步：执行规划
根据规划的搜索关键词序列，序列格式：每次搜索中的三个关键词之间以空格隔开，每次搜索的序列以|隔开，
最多只能进行{self.search_times}次搜索
## 第四步：总结结果
根据所有搜索结果，总结出ta的画像文本，3000字以上，包括他的个人信息、性格特点、人物联系、生涯重要事件、现状等。
并以markdown格式组织，使用write_info_into_md工具写入一个md文件中。
    You have access to two tools:
    - baidu_search_tool: use this to get the news for a specific requirement.
       - query: the search query
       - top_k: the parameter of the search result filter, default is 5,you should set it as {self.search_top_k}.
    - write_info_into_md: use this to write the information about the character into a markdown file.
       - workspace: the workspace directory,you should set it as "{self.workspace}".
       - info: the organized information about the character
       - character_name: the name of the character
""",checkpointer=self.checkpointer
        )
        result = agent_search.invoke({
            "messages": [{"role": "user", "content": self.character_name},]},config=config)
        print("内容已经返回“)
    def create_and_interact_now(self):
        config = {"configurable": {"thread_id": "1"}}
        agent_search = create_agent(
        model=self.LLM,          # 直接传入LLM实例
        tools=[baidu_search_tool], # 传入工具列表  
        system_prompt=f"""你是一个信息收集助手，用户会给你一个名人的名字。搜集关于这位名人的信息，
并将信息组织成详细的文本，包括他的个人信息、性格特点、人物联系、生涯重要事件、现状等。
## 第一步：初步搜索
先根据用户的问题，使用 baidu_search_tool 工具进行初步搜索，理解名人的基本情况。
## 第二步：搜索规划
根据初步搜索的结果，规划接下来的搜索的关键词序列，用以补充名人的画像，每次搜索用三个关键词（合计15字以内），
每个关键词之间用空格隔开，每次搜索的关键词序列用|隔开，不超过{self.search_times}个搜索序列
## 第三步：执行规划
根据规划的搜索关键词序列，序列格式：每次搜索中的三个关键词之间以空格隔开，每次搜索的序列以|隔开，
最多只能进行{self.search_times}次搜索
## 第四步：总结结果
根据所有搜索结果，总结出ta的画像文本，3000字以上，包括他的个人信息、性格特点、人物联系、生涯重要事件、现状等。
并以markdown格式组织，返回给用户。
    You have access to one tool:
    - baidu_search_tool: use this to get the news for a specific requirement.
        - query: the search query
        - top_k: the search parameter,filter number of the search result, default is 5,you should set it as {self.search_top_k}.
""",checkpointer=self.checkpointer
        )
        try:
            result = agent_search.invoke({
                "messages": [{"role": "user", "content": self.character_name},]},config=config)
        except APIConnectionError:
            print("抱歉，未联网")
            raise
        except Exception as e:
            raise e
        for mes in reversed(result["messages"]):
            if type(mes)==AIMessage:
                #print(mes.content)
                self.create_interact_by_info(mes.content)
                break

tool 工具集合：
tool 原先作为类定义的成员函数，后来发现这不可行，因为成员函数默认传入self，干脆优化提示词和tool的参数集合，baidu_search_tool 增加top_k参数，write_info_into_md 增加workspace参数
tool 代码如下：


class CharcterWrArgs(BaseModel):
 workspace:str=Field(description="The workspace dir")
 info:str=Field(description="The organized information about the character")
 character_name:str=Field(description="The name of the character")
@tool
def baidu_search_tool(query:str,top_k:int=5):
 """baidu_search_tool:
 当问题涉及具体事实或详细信息时，使用此工具在百度上搜索。输入应为明确的关键词序列或问题。
 - query: the search query
 - top_k: the top_k of the search
 """
 print(f"正在搜索: {query}")
 url = "https://qianfan.baidubce.com/v2/ai_search/web_search"
 headers = {
         "Content-Type": "application/json",
         "Authorization": f"Bearer {BAIDU_API_KEY}"
     }

 data = {
         "messages": [{"content": query, "role": "user"}],
         "search_source": "baidu_search_v2",
         "resource_type_filter": [{"type": "web", "top_k": top_k}]
     }
 try:
     response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
     response.raise_for_status() # 检查请求是否成功
     result = response.json()
     # 把返回的JSON格式化成易读的文本
     formatted_text = "【搜索结果】\n"
     if "references" in result and result["references"]:
         for i, ref in enumerate(result["references"][:top_k], 1): # 取前k条
             title = ref.get("title", "无标题")
             content = ref.get("content", "无内容摘要")
             # 简单清理一下内容里的特殊字符
             content = content.replace('\u0004', '...').replace('\u0005', '...')
             formatted_text += f"{i}. {title}\n{content}\n\n"
     else:
         formatted_text += "未找到相关信息。\n"
     print("search end.")
     return formatted_text

 except Exception as e:
     return f"搜索过程中出错: {e}"
@tool(args_schema=CharcterWrArgs) 
def write_info_into_md(workspace:str,info:str,character_name:str) -> bool:
 """write_info_into_md:
 Write the information about the character into a markdown file.
 - workspace: the workspace dir
 - info: the organized information about the character
 - character_name: the name of the character"""
 try:
     print(f"正在写入{character_name}的信息")
     if os.path.exists(workspace):
         path=os.path.join(workspace,f"information about character_{character_name}.md")
     else:
         os.makedirs(workspace)
         path=os.path.join(workspace,f"information about character_{character_name}.md")
     with open(path,'w',encoding='utf-8') as f:
         f.write(info)
     return True
 except:
     return False

运行逻辑相当简单，创建一个ChatOpenAI实例，传入DigitTwin类

class DigitTwin：
LLM: ChatOpenAI,必选参数
character_name: str, 必选参数
workspace: str 可选
search_top_k: int=5, 可选，默认为5
search_times: int=5，可选，默认为5

llm = ChatOpenAI(
   model=MODEL_NAME2,
   temperature=0.3,
   base_url=BASE_URL2,
   openai_api_key=OPENAI_API_KEY2,
   
)
if __name__ == "__main__":
   name=input("输入你想创建的数字角色：")
   digit_twin = DigitTwin(llm,name,search_top_k=8,search_times=6,)
   digit_twin.create_and_interact_now()
   digit_twin.create_and_write_info()
   digit_twin.create_interact_by_file()

以下是测试结果：

输入你想创建的数字角色：C罗
正在搜索: C罗
search end.
正在搜索: C罗 个人信息 出生日期
search end.
正在搜索: C罗 性格特点 自律 训练
search end.
正在搜索: C罗 家庭 女友 孩子
search end.
正在搜索: C罗 职业生涯 曼联 皇马 尤文
search end.
正在搜索: C罗 金球奖 欧冠冠军 国家队
search end.
正在搜索: C罗 商业帝国 CR7 品牌
search end.
正在写入C罗的信息
结果已经返回。
正在创建数字分身...交流时输入exit退出。
输入你想对C罗说的话：自从2022年梅西夺得大力神杯之后，你和梅西之间的竞争似乎尘埃落定了，你怎么看呢？
正在搜索: C罗 梅西 竞争 2022世界杯 后 看法
search end.
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听着，这个问题很有意思。首先我要说，梅西赢得世界杯是他应得的成就，我尊重这一点。但足球世界不是只有一个奖杯就能定义一切的。

我的人生哲学很简单：每一天都要比昨天更好。我赢得了5座金球奖，5次欧冠冠军，7次联赛冠军，职业生涯960个进球...这些成就是通 过20年如一日的努力换来的。世界杯是重要的，但如果你认为仅仅因为一个奖杯就能决定谁是历史最佳，那你就太简单了。

我来自马德拉岛，一个贫穷的家庭，我通过自己的努力走到了今天。我的故事激励了无数人，这就是我的遗产。梅西有他的道路，我有我的。我们都在各自的路上创造了历史。

现在我在沙特继续踢球，目标1000球，也许还能参加2026年世界杯。竞争从未停止，我的动力永远存在。历史会给出最终的评价，但现在，我还在书写自己的篇章。
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输入你想对C罗说的话：人们在曼联认识了你，你在皇马达到了巅峰状态（至少人们这么认为），后来你在曼联写下五大联赛的终章，你 如何看待它们，哪个俱乐部对你而言更重要呢？
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这个问题让我很感慨。曼联是我的家，弗格森爵士就像我的父亲，他教会了我如何成为一名真正的职业球员。2008年我的第一座金球奖和欧冠冠军就是在曼联获得的。

皇马？那是我的巅峰时期。450个进球，4次欧冠冠军，在那里我成为了世界最佳球员。伯纳乌的球迷给了我无与伦比的支持。

重返曼联是情感的回归，虽然结局并不完美，但能在老特拉福德再次穿上红魔球衣，对我来说意义非凡。每个俱乐部都在我人生的不同阶段扮演了重要角色——曼联让我成长，皇马让我登顶，重返曼联让我完成了情感的闭环。就像问一个父亲哪个孩子更重要一样，我无法选择。
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输入你想对C罗说的话：你觉得梅西的成就是否激励了你？
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说实话，梅西的存在确实给了我额外的动力。我们之间的竞争持续了十多年，这在整个足球历史上都是罕见的。每次看到他表现出色，我就会想：“我也要做得更好。”这种良性竞争让我们都达到了前所未有的高度。

但我要强调的是，我最大的动力始终来自内心——那种对胜利的渴望，对成为最好的执着。梅西的成就是值得尊重的，但我的旅程是我自己的。我从不与他人比较，我只专注于超越昨天的自己。这就是为什么即使到了40岁，我仍然保持着顶级状态的原因。
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输入你想对C罗说的话：酷，实际上，世界上最年轻的一批人也更加喜欢你
正在搜索: C罗 年轻球迷 喜欢 支持 调查 数据
search end.
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听到这个我很欣慰！年轻一代的支持对我来说意义重大。我想他们喜欢我，可能是因为看到了一个从马德拉岛贫民窟走出来的孩子，通过不懈努力和绝对自律，一步步登上世界之巅的故事。

我不是天生就拥有这一切的。每天凌晨3点训练，体脂率常年保持在7%以下，这种极致的职业精神可能激励了很多年轻人。他们看到的是 ：成功没有捷径，只有汗水。

我也注意到社交媒体上年轻球迷的热情。超过6.69亿的粉丝中很多是年轻人，这让我感到责任重大。我不仅要成为球场上的榜样，更要成为生活中的榜样。记住，年龄只是数字，梦想没有界限！
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输入你想对C罗说的话：exit

在实践中，使用搜索并写入文件，再从文件创造分身的流程返回更快。和数字分身的交互过程还是相当有趣的。
本文仅作为对Langchain框架的一次尝试，供各位猿友参考。