打通Agent最后一公里：用阿里云无影AgentBay+LangChain实现浏览器自动化-阿里云开发者社区

本文作者：阿里云无影技术专家尹越

在人工智能和自动化技术飞速发展的今天，越来越多的开发者开始关注如何利用大语言模型（LLM）来构建智能应用。今天我要给大家介绍一个非常实用的工具包——langchain-agentbay-integration，它能够帮助你快速将 LangChain 框架与阿里云无影 AgentBay 平台集成，轻松实现浏览器自动化等高级功能。

一. 背景介绍

1.1 什么是无影 AgentBay？

无影 AgentBay 是阿里云推出的一个智能代理平台，它提供了强大的云端环境来运行各种自动化任务。通过无影 AgentBay，你可以获得一个隔离的云端环境，用来执行代码、操作浏览器、处理文件等操作，而无需在本地配置复杂的环境。无影 AgentBay 提供了多种镜像环境，包括支持浏览器自动化的环境和代码执行环境，非常适合构建各种自动化测试和智能代理应用。

无影 AgentBay 官网：https://www.aliyun.com/product/agentbay
无影 AgentBay SDK 仓库：https://github.com/aliyun/wuying-agentbay-sdk

1.2 LangChain 框架简介

LangChain 是目前最流行的基于大语言模型（LLM）的应用开发框架之一。它提供了一套完整的工具链，帮助开发者快速构建基于 LLM 的应用，如聊天机器人、智能问答系统、自动化代理等。LangChain 的核心优势在于它的模块化设计，允许开发者灵活组合各种组件，如模型接口、提示词模板、数据检索、工具集成等，从而构建出功能强大的智能应用。

LangChain 官网：https://www.langchain.com/

1.3 langchain-agentbay-integration 的价值

在 LangChain 中，Agent 通常只能调用本地工具（如本地 Python 函数）。若要让 LLM 控制浏览器（如点击、输入、截图），需自行搭建 Selenium 环境、处理无头浏览器、管理会话状态等，开发和维护成本高。而无影 AgentBay 提供了托管的、安全的远程执行环境，langchain-agentbay-integration 正是为解决这一痛点而生。

对于已经熟悉 LangChain 但尚未接触过无影 AgentBay 的开发者来说，langchain-agentbay-integration 提供了一个桥梁。通过这个集成包，你可以直接在 LangChain 应用中使用 AgentBay 提供的强大功能。

目前该集成包支持两大环境类型：CodeSpace（代码空间）和 Browser Use（浏览器使用）。不同环境支持的工具集有所不同：

CodeSpace 环境支持的工具包括：

代码执行（支持 Python 和 JavaScript）
文件系统操作（读写文件）
命令执行（在云端环境中执行 shell 命令）

Browser Use 环境支持的工具包括：

浏览器自动化操作（导航、点击、填写表单等）
页面内容提取
截图功能

这大大降低了使用无影AgentBay 平台的门槛，让你可以专注于业务逻辑的实现，而无需关心底层环境的配置和管理。

langchain-agentbay-integration 工具包 PyPI 页面: https://pypi.org/project/langchain-agentbay-integration/

二. 安装和使用过程

接下来，我将通过一个实际的例子来演示如何使用 langchain-agentbay-integration 包。我们将验证无影 AgentBay 官网在百度搜索中的排名情况，这需要使用浏览器自动化功能。

2.1 环境准备

首先，建议创建并启动一个虚拟环境来避免依赖冲突：

python3 -m venv agentbay_langchain_env
source ./agentbay_langchain_env/bin/activate  # Linux/Mac
# 或者在 Windows 上使用: agentbay_langchain_env\Scripts\activate

在虚拟环境中执行如下依赖配置和API密钥配置等操作，确保你使用的是最新版本的 pip：

pip install --upgrade pip

安装必要的包：

pip install -U langchain-agentbay-integration==0.1.1 wuying-agentbay-sdk==0.9.0
pip install langchain==0.3.27 langchain-openai

2.2 配置密钥

在运行示例之前，需要配置两个 API 密钥：

AgentBay API Key：

访问 AgentBay 控制台
登录你的阿里云账号
在服务管理部分创建或选择一个 API KEY
复制 API Key 并设置为 AGENTBAY_API_KEY 环境变量

🔔 注意：AgentBay账号需要有Pro以上的权益
百炼 API Key：

访问百炼平台
登录你的账号
在 API Key 管理部分复制 API Key
设置为 MODELSTUDIO_API_KEY 环境变量

在终端中设置环境变量：

export AGENTBAY_API_KEY=your-agentbay-api-key
export MODELSTUDIO_API_KEY=your-modelstudio-api-key

2.3 运行示例代码

创建一个 Python 脚本，例如 baidu_seo_check.py，内容如下：

import os
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_agentbay_integration.toolkits import AgentbayIntegrationToolkit
from langchain_agentbay_integration.tools import SessionType
from agentbay import AgentBay
from agentbay.session_params import CreateSessionParams
# 创建 AgentBay 会话
agent_bay = AgentBay()
params = CreateSessionParams(image_id="browser_latest")
result = agent_bay.create(params)
session = result.session
# 初始化工具包
toolkit = AgentbayIntegrationToolkit(
    session=session,
    session_type=SessionType.BROWSERUSE,
    image_id="browser_latest"
)
# 获取工具
tools = toolkit.get_tools()
# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(
    api_key=os.getenv("MODELSTUDIO_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model=os.getenv("DASHSCOPE_MODEL", "qwen3-max")
)
# 创建提示词模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", """你是一个能够使用 AgentBay 浏览器工具的助手，可以自动化执行网页浏览任务。
    
可用工具：
1. browser_navigate - 在 AgentBay 会话中导航到指定 URL
2. browser_act - 在浏览器页面上执行操作，如点击按钮、填写表单等
3. screenshot - 对当前浏览器页面进行截图
使用这些工具帮助用户完成网页浏览任务。"""),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
])
# 创建代理
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 执行 SEO 验证任务
example_query = """
任务目标：
验证无影AgentBay官网在百度搜索中的排名情况，只有当搜索结果第一条链接是 https://www.aliyun.com/product/agentbay.html 时才认为验证通过。
任务过程：
1. 导航到 https://www.baidu.com/
2. 对页面进行截图并保存
3. 在搜索框中输入"无影AgentBay官网"并点击"百度一下"按钮
4. 对搜索结果页面进行截图并保存
5. 点击第一条搜索结果
6. 对最终页面进行截图并保存
任务返回：
以 JSON 格式返回结果：
{
    "success": true|false,
    "message": "验证通过以及其他消息|验证失败原因"
}
"""
# 执行代理
result = agent_executor.invoke({"input": example_query})
print(f"最终结果: {result['output']}")
# 清理资源
agent_bay.delete(session)

运行脚本：

python3 baidu_seo_check.py

三. 结果验证

3.1 LangChain返回结果

如果一切顺利，你应该能看到类似以下的输出：

最终结果: {
    "success": true,
    "message": "验证通过，搜索结果第一条确实指向了 AgentBay 官网"
}

3.2 过程截图

在整个执行过程中，会生成三张截图：

百度首页截图 - 展示了初始访问百度网站的页面
百度搜索结果页截图 - 展示了搜索"无影AgentBay官网"后的结果页面
第一条结果页面截图 - 展示了点击搜索结果第一条后跳转到的页面

这些截图可以帮助你直观地验证整个自动化过程是否按预期执行。

3.3 过程日志

在执行过程中，也会打印类似如下的日志信息：

Number of browser tools in the toolkit: 3
- Tool name: browser_navigate
  Tool description: Navigate to a URL in the AgentBay session
- Tool name: browser_act
  Tool description: Perform an action on browser page in the AgentBay session
- Tool name: screenshot
  Tool description: Take a screenshot of the current browser page in the AgentBay session
Initializing LLM...
Query: 
        任务目标：
        这是一个无影AgentBay的SEO效果自动化验证的流程，只有当最后搜索后的第一条结果页面地址是https://www.aliyun.com/product/agentbay.html
        的时候认为验证通过，否则验证失败
        任务过程：
        下面所有截屏都保存在./snapshots/下面
        导航到https://www.baidu.com/。
        随后，对页面进行截屏。
        随后，在输入框中输入'无影AgentBay官网'并点击'百度一下'搜索按钮。
        随后，对页面进行截屏。
        随后，点击搜索结果第一项并且抽取点击后页面的内容。
        最后，对页面进行截屏。
        任务返回：
        以类似如下json格式返回：
        {
            "success": true|false,
            "message": "验证通过以及其他消息|验证失败原因"
        }
        
Agent execution:
--------------------
> Entering new AgentExecutor chain...
Invoking: `browser_navigate` with `{'url': 'https://www.baidu.com/'}`
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
{"success": true, "message": "Successfully navigated to https://www.baidu.com/", "url": "https://www.baidu.com/"}
Invoking: `screenshot` with `{'file_path': './snapshots/baidu_homepage.png'}`
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
{"success": true, "message": "Screenshot captured successfully", "file_path": "./snapshots/baidu_homepage.png"}
Invoking: `browser_act` with `{'action': "Enter '无影AgentBay官网' in the search box"}`
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:376 | Enter '无影AgentBay官网' in the search box
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:423 | Task [TASK_ID]:Enter '无影AgentBay官网' in the search box in progress. No actions have been executed.
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:414 | Task [TASK_ID]:Enter '无影AgentBay官网' in the search box is done. Success: True. [{"step": 1, "action": "Input '无影AgentBay官网' into element 16.", "success": true}]
{"success": true, "message": "[{\"step\": 1, \"action\": \"Input '无影AgentBay官网' into element 16.\", \"success\": true}]", "action": "Enter '无影AgentBay官网' in the search box"}
Invoking: `browser_act` with `{'action': "Click the '百度一下' search button"}`
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:376 | Click the '百度一下' search button
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:423 | Task [TASK_ID]:Click the '百度一下' search button in progress. No actions have been executed.
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:414 | Task [TASK_ID]:Click the '百度一下' search button is done. Success: True. [{"step": 1, "action": "Clicked element with index 35", "success": true}]
{"success": true, "message": "[{\"step\": 1, \"action\": \"Clicked element with index 35\", \"success\": true}]", "action": "Click the '百度一下' search button"}
Invoking: `screenshot` with `{'file_path': './snapshots/baidu_search_results.png'}`
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
{"success": true, "message": "Screenshot captured successfully", "file_path": "./snapshots/baidu_search_results.png"}
Invoking: `browser_act` with `{'action': 'Click the first search result', 'extract_content': True}`
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:376 | Click the first search result
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:423 | Task [TASK_ID]:Click the first search result in progress. No actions have been executed.
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.browser.browser_agent:_execute_act_async:414 | Task [TASK_ID]:Click the first search result is done. Success: True. [{"step": 1, "action": "Clicked element with index 96", "success": true}]
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
{"success": true, "message": "[{\"step\": 1, \"action\": \"Clicked element with index 96\", \"success\": true}]", "action": "Click the first search result", "extract_results": {"title": "无影 Agent 开发套件 AgentBay", "description": "无影AgentBay是一款专为AI Agent提供的任务执行工具和平台，提供浏览器、桌面、代码、移动端全覆盖的安全沙箱环境，支持SDK和MCP接入，依托阿里云强大算力实现智能体的高效调度与规模化运行，助力各类Agent应用具备全面可靠的可执行能力。", "urls": ["https://www.aliyun.com/product/agentbay.html"], "content": "无影AgentBay是一款专为AI Agent提供的任务执行工具和平台，提供浏览器、桌面、代码、移动端全覆盖的安全沙箱环境，支持SDK和MCP接入，依托阿里云强大算力实现智能体的高效调度与规模化运行，助力各类Agent应用具备全面可靠的可执行能力。\n\n产品简介\n\n无影AgentBay（AgentBay）是阿里云推出的AI时代Agent云基础设施，面向企业、开发者、AI厂商提供可一键配置的AI Agent任务执行工具和执行环境。AgentBay集成云上沙箱环境、算力调度、持久化数据存储和企业级安全等核心能力，覆盖浏览器、云电脑、代码空间、云手机四大运行环境。支持SDK和MCP接入，仅需三行代码即可接入，实现秒级弹性伸缩与千级并发运维能力，广泛应用于深度研究、金融分析、跨境电商、医疗诊断、教育培训等场景。\n\n产品优势\n\n- 场景丰富，覆盖全面：解决智能体运行环境局限问题，为智能体开发提供浏览器、代码、电脑、移动端四大核心环境，从网页自动化到代码编译，从桌面操作到移动应用控制，实现智能体全场景运行的环境支持。\n- 接入多样，集成灵活：解决开发门槛和集成复杂问题，为智能体开发提供SDK和MCP两种接入方式，面向开发者友好且灵活，技术专家可深度定制，普通开发者也能快速上手，真正实现零门槛到专业化的全覆盖。\n- 安全可靠，隔离防护：解决数据安全和环境污染问题，采用企业级安全容器方案，通过权限严格隔离，实现\"本地环境零侵入\"的安全防护。提供沙箱进程黑白名单及执行检测等全方位安全保障，支持跨平台数据持久化和状态连续性，确保智能体任务执行的安全性和可靠性。\n- 基建强大，调度智能：解决算力资源和运维负担问题，依托阿里云强大算力，实现秒级弹性伸缩与千级并发的运维能力，让开发者无需担心智能体运行所需的基础建设和运维难题，专注智能体创新开发的工作中。\n\n产品功能\n\n- 浏览器：使智能体可以自动操作网页，执行内容采集、自动化测试和流程处理等任务。提供跨浏览器兼容性，支持自然语言指令和远程实时控制，实现网页操作的智能自动化。\n- 云电脑：在云端提供定制化的桌面环境，支持企业应用智能化改造。通过标准化接口实现传统桌面软件的自动化操作，配备智能资源调度系统实现算力按需分配，提供一站式运维管理平台，全方位满足企业数字化转型需求。\n- 代码空间：为智能体提供专业的云端开发环境，支持多语言的代码生成、编译和调试。适用于代码解释、程序分析和自动化编程，打造全面、安全、智能的编程体验。\n- 云手机：在云端提供移动端操作环境，支持移动应用的智能化操作。通过应用界面的精准识别和控制，配合智能调度系统实现多任务并行处理，为移动应用测试和自动化场景提供稳定可靠的解决方案。\n\n入门与试用\n\n无影AgentBay 60秒接入指南\n\n无影 AgentBay 基于开源标准化协议MCP（Model Context Protocol）为AI模型与运行环境之间提供了统一的交互接口。\n\n产品定价\n\n为了满足不同用户需求，无影AgentBay提供了后付费（按量付费）和预付费（积分包）这两种计费方式，您可以根据自身需求灵活选择。\n\n- 后付费（按量付费）：一种先使用、后付费的计费方式。按云环境的实际使用时长生成账单，并从阿里云账号扣除费用。\n- 预付费（积分包）：一种先付费、后使用的计费方式。您可以提前购买积分包，使用云环境就会抵扣积分包中的积分，每个整点结算一次。\n\n安全合规\n\n无影AgentBay提供了多维度、分层的安全保护策略，涵盖镜像安全、智能体安全、数据安全、基础设施安全和管控安全等核心领域。云端、网络和智能体全链路保障终端数据不落地，通过技术安全和业务数据安全双支柱架构，构建了从云端、网络、智能体的全链路安全保障体系。\n\n常见问题\n\n- Q：开通无影AgentBay服务是否收费？\n  A：开通 AgentBay 服务本身不收取费用，将按云环境使用时长扣取积分。在免费积分和积分包用尽后，将从您的阿里云账号中扣费。\n\n- Q：积分包使用说明？\n  A：积分是衡量无影AgentBay一段时间内消耗资源量的标准单位，当智能体通过无影AgentBay使用不同的环境时，将以不同的比例对积分进行扣除。"}}
Invoking: `screenshot` with `{'file_path': './snapshots/first_result_page.png'}`
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.api.base_service:_call_mcp_tool:195 | ✅ API Response received
{"success": true, "message": "Screenshot captured successfully", "file_path": "./snapshots/first_result_page.png"}
{
    "success": true,
    "message": "验证通过：搜索结果第一条页面地址是https://www.aliyun.com/product/agentbay.html"
}
> Finished chain.
Final result:
{
    "success": true,
    "message": "验证通过：搜索结果第一条页面地址是https://www.aliyun.com/product/agentbay.html"
}
Cleaning up resources...
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS | AgentBay | INFO | [PROCESS_ID]:[THREAD_ID] | agentbay.session:delete:212 | ✅ API Response received
AgentBay session deleted successfully!

四. 总结

通过 langchain-agentbay-integration，我们可以轻松地将 LangChain 的强大 AI 能力与无影AgentBay 的云端环境结合起来，实现各种复杂的自动化任务。除了我们演示的 SEO 验证场景，通过改变 Prompt 就可以调整 Agent 的执行过程，从而适应各种不同的自动化场景。这种方式大大减少了传统自动化脚本所需的代码开发量，让非技术人员也能通过自然语言描述来实现复杂的自动化任务。这个集成包还能用于：

自动化测试：构建完整的 Web 应用自动化测试套件，包括用户注册、登录、表单填写、功能测试等。
数据抓取：自动化抓取网站数据，特别是那些需要交互操作才能获取的数据。
竞品分析：定期检查竞品网站的价格、功能更新等信息。
社交媒体管理：自动化执行社交媒体账号的内容发布、互动等操作。
客服机器人：构建能够实际操作网站的智能客服，帮助用户完成在线操作。
教育和培训：创建交互式教程，自动演示Web软件操作步骤。

langchain-agentbay-integration 的优势在于它将复杂的环境管理和操作封装成简单的工具，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。无论你是想构建一个简单的网页自动化脚本，还是一个复杂的智能代理系统，这个集成包都能为你提供强有力的支持。

需要注意的是，langchain-agentbay-integration 目前仍在不断迭代和发展中。当前版本支持 LangChain 0.3.X 版本，后续将推出支持 LangChain刚刚发布的 1.0.0 版本的更新。同时，据说项目团队也在积极扩展对更多 AgentBay 镜像和 API 的支持，为用户提供更丰富的功能和更好的使用体验。

希望这篇介绍能帮助你快速上手 langchain-agentbay-integration，开始构建属于你自己的智能自动化应用！

打通Agent最后一公里：用阿里云无影AgentBay+LangChain实现浏览器自动化

一. 背景介绍

1.1 什么是无影 AgentBay？

1.2 LangChain 框架简介

1.3 langchain-agentbay-integration 的价值

二. 安装和使用过程

2.1 环境准备

2.2 配置密钥

2.3 运行示例代码

三. 结果验证

3.1 LangChain返回结果

3.2 过程截图

3.3 过程日志

四. 总结

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二. 安装和使用过程

2.1 环境准备

2.2 配置密钥

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3.1 LangChain返回结果

3.2 过程截图

3.3 过程日志

四. 总结

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