LangChain
Asystent email z LangChain
Zbuduj asystenta email AI, który przeszukuje skrzynkę, tworzy odpowiedzi i zarządza przepływami email — z LangChain.
emailautomationproductivityassistant
Działający kod
from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.tools import tool
@tooldef search_emails(query: str, limit: int = 5) -> str: """Search the inbox for emails matching a query.""" results = email_client.search(query, max_results=limit) return "\n\n".join( f"From: {e.sender}\nSubject: {e.subject}\nDate: {e.date}\nPreview: {e.body[:200]}" for e in results )
@tooldef draft_email(to: str, subject: str, body: str) -> str: """Create an email draft.""" draft_id = email_client.create_draft(to=to, subject=subject, body=body) return f"Draft created (ID: {draft_id}). Review before sending."
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")model_with_tools = model.bind_tools([search_emails, draft_email])response = model_with_tools.invoke([ ("system", "You are an email assistant. Search emails to find context, then help draft professional replies. Always create drafts — never send directly."), ("user", "Find the latest email from the marketing team and draft a reply confirming the deadline"),])Krok po kroku
1
Zainstaluj zależności
Zainstaluj LangChain i wymagane narzędzia do tego przypadku użycia.
2
Zdefiniuj narzędzia
Stwórz specyficzne dla domeny funkcje narzędzi, których agent będzie używał do interakcji z zewnętrznymi serwisami.
3
Stwórz agenta i uruchom
Zainicjalizuj agenta LangChain z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.
Zbuduj z innymi frameworkami
Więcej poradników z LangChain
Gotowy do budowania z LangChain?
Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z LangChain — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.
RozpocznijGotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?
Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.